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基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法
1
作者
彭兴鹏
何秀文
+4 位作者
黄巍
孙云涛
刘仁鑫
郑悦
黄俊宇
《南方农机》
2023年第9期14-17,共4页
【目的】为在养殖场实现非接触对病死、死因不明或染疫猪猪头进行目标检测。【方法】课题组提出了一种基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法,将采集的病死猪图片通过处理制成数据集,并按一定比例分成训练验证集与测试集,通过YOLOv3模型训练...
【目的】为在养殖场实现非接触对病死、死因不明或染疫猪猪头进行目标检测。【方法】课题组提出了一种基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法,将采集的病死猪图片通过处理制成数据集,并按一定比例分成训练验证集与测试集,通过YOLOv3模型训练,得到预训练权重参数,用评价指标对模型检测效果进行评估,从而获得最优模型的训练测试比。【结果】在训练测试比为8∶2时,YOLOv3算法模型对病死猪猪头的识别平均精度值达91.74%,准确率达95.56%,召回率达89.58%,满足目标检测精度要求,且该模型的平均准确率、准确率、召回率均高于SSD和Faster R-CNN算法模型。【结论】YOLOv3算法模型有助于在对病死猪进行无害化处理时,为机械手提供抓取目标,实现处理设备的智能化、无人化发展。
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关键词
YOLOv3
病死猪
猪头识别
深度学习
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职称材料
题名
基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法
1
作者
彭兴鹏
何秀文
黄巍
孙云涛
刘仁鑫
郑悦
黄俊宇
机构
江西农业大学工学院
出处
《南方农机》
2023年第9期14-17,共4页
基金
江西省畜牧设施技术开发工程研究中心专项基金(赣发改高技(2019)277号)。
文摘
【目的】为在养殖场实现非接触对病死、死因不明或染疫猪猪头进行目标检测。【方法】课题组提出了一种基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法,将采集的病死猪图片通过处理制成数据集,并按一定比例分成训练验证集与测试集,通过YOLOv3模型训练,得到预训练权重参数,用评价指标对模型检测效果进行评估,从而获得最优模型的训练测试比。【结果】在训练测试比为8∶2时,YOLOv3算法模型对病死猪猪头的识别平均精度值达91.74%,准确率达95.56%,召回率达89.58%,满足目标检测精度要求,且该模型的平均准确率、准确率、召回率均高于SSD和Faster R-CNN算法模型。【结论】YOLOv3算法模型有助于在对病死猪进行无害化处理时,为机械手提供抓取目标,实现处理设备的智能化、无人化发展。
关键词
YOLOv3
病死猪
猪头识别
深度学习
分类号
S828 [农业科学—畜牧学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法
彭兴鹏
何秀文
黄巍
孙云涛
刘仁鑫
郑悦
黄俊宇
《南方农机》
2023
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