基于深度学习的图像分析技术在肉羊体尺与体重评估中的应用

为了克服传统测量方法中耗时、劳动强度大以及对动物产生应激的问题,以肉羊为试验对象,利用深度学习技术,开发了一种远程非接触式的体尺测量与体重预测模型。通过对大量肉羊图像的深度分析,构建了高精度的体尺特征识别模型,并结合统计学方法和动物生理参数,准确估计了肉羊体重。研究详细展示了数据收集、预处理、模型训练、优化及实际应用的全过程,并进行了详实的数据分析,验证了模型的有效性和实用性。结果表明,模型优化后体尺测量误差和体重误差分别降低为1.85%和3.98%,羔羊期精度率为95.6%,育肥后期精确率为97.8%,不同品种之间精确率差异不显著,保持较高的精确率。由此可见,通过深度学习技术,为肉羊养殖业提供了一个自动化、高精度的体尺和体重评估解决方案,不仅提升了管理效率,也促进了动物福利。