典型文献
面向肉鸡半放牧养殖视频的异常监测系统的设计与实现
文献摘要：
计算机视觉由于其非侵入性,以及呈现丰富信息的能力,已成为家禽实时自动化监控的一个有效监测工具.针对传统监控算法受光照、遮挡、背景复杂等影响较大,目标检测和跟踪效果不理想的问题,文章采用YOLOv5和Deep SORT深度学习算法对鸡群进行多目标检测与跟踪,将鸡群的活动情况量化,同时设计了异常监测系统的前台页面和后台数据库,实现鸡只生病提醒和记录应激反应对鸡群影响的相关数据等功能,这将有利于提升肉鸡的健康福利,并且进一步提高肉鸡养殖企业的经济效益.
文献关键词：
鸡群;YOLOv5算法;Deep SORT算法;活动量;异常检测
中图分类号：
作者姓名：
周小芹;吕嘉;金宇
作者机构：
河海大学信息学部物联网工程学院,江苏常州213022;中国移动通信集团河南有限公司,河南郑州450000
文献出处：
引用格式：
[1]周小芹;吕嘉;金宇-.面向肉鸡半放牧养殖视频的异常监测系统的设计与实现)[J].长江信息通信,2022(12):61-64
A类：
B类：
放牧,牧养,异常监测,计算机视觉,非侵入性,家禽,自动化监控,有效监测,遮挡,目标检测和跟踪,YOLOv5,Deep,SORT,深度学习算法,鸡群,多目标检测与跟踪,前台,页面,后台数据,生病,提醒,应激反应,健康福利,肉鸡养殖,活动量,异常检测
AB值：
0.442011
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