典型文献
基于机器视觉的畜禽体质量评估研究进展
文献摘要：
体质量(体重)是反映畜禽身体健康与生长状况、繁殖与生产性能的重要指标.对畜禽体质量精准快速地评估和监测是提升养殖生产管理水平、实现精准畜牧生产的重要手段.传统的直接称量方式耗时费力,易造成动物的应激反应.基于机器视觉技术的体质量评估,能够利用视觉检测技术获取体型特征建立其与体质量之间的智能评估模型,是目前畜禽养殖智能化技术研究的热点.首先对体质量的评估方法进行分类阐述;然后,详细分析了机器视觉体尺图像获取的传感器类型、畜禽体尺提取与处理方法及应用现状;重点开展基于机器学习方法的体尺、体征与体质量评估模型相关研究的分析,对比了各类机器学习算法在体质量评估方面的应用效果和最新研究成果,特别探讨和分析了深度学习算法在全自动畜禽体质量评估领域的发展潜力;最后,指出畜禽体质量评估研究面临的问题和未来研究的发展趋势.
文献关键词：
畜禽;机器视觉;体尺;体质量评估;机器学习;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
谢秋菊;周红;包军;李庆达
作者机构：
东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨150030;农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨150030;黑龙江八一农垦大学工程学院,大庆163319;东北农业大学动物科学技术学院,哈尔滨150030;教育部北方寒区猪智能化繁育与养殖工程研究中心,哈尔滨150030
文献出处：
引用格式：
[1]谢秋菊;周红;包军;李庆达-.基于机器视觉的畜禽体质量评估研究进展)[J].农业机械学报,2022(10):1-15
A类：
体质量评估
B类：
评估研究,生长状况,生产性能,生产管理水平,畜牧生产,称量,费力,应激反应,机器视觉技术,视觉检测,技术获取,体型特征,智能评估,畜禽养殖,智能化技术,体尺,方法及应用,基于机器学习,机器学习方法,机器学习算法,探讨和分析,深度学习算法
AB值：
0.225622
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