典型文献
基于卷积神经网络的生猪个体身份识别系统设计
文献摘要：
针对人工识别生猪个体难度大、成本高、耗时长等问题,引入深度学习技术,提出了两种不同结构的卷积神经网络识别模型.利用生猪图像制作数据集对ShuffleNetV2与MobileNetV2模型进行训练,然后将测试集输入模型进行预测.实验结果表明,训练完成的ShuffleNetV2模型效果较好,平均准确率达到99.75％.说明该文提出的ShuffleNetV2模型具有较高识别率,可以实现养殖场环境下生猪个体的身份识别,具有非接触式、低成本、高精度的特点,能够提高生猪养殖的智能化、精细化管理水平.
文献关键词：
卷积神经网络;猪只识别;深度学习;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
伍群旺;常满馨;马长华
作者机构：
江苏大学京江学院,江苏镇江212000
文献出处：
引用格式：
[1]伍群旺;常满馨;马长华-.基于卷积神经网络的生猪个体身份识别系统设计)[J].电脑知识与技术,2022(31):14-16
A类：
猪只识别
B类：
个体身份识别,身份识别系统,人工识别,深度学习技术,识别模型,作数,ShuffleNetV2,MobileNetV2,测试集,集输,平均准确率,识别率,养殖场,非接触式,生猪养殖
AB值：
0.280267
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