典型文献
基于卷积神经网络的猪只个体身份识别研究
文献摘要：
为了便于管理猪只,需及时关注每只猪的状态,本研究以真实条件下的7只猪只为研究对象,利用Keras建立了卷积层-池化层-卷积层-池化层2层卷积神经网络模型对猪只个体身份进行识别.建立的卷积神经网络模型对猪只个体身份识别的准确率可达85.71％.建立的猪只个体身份识别模型简单,执行效率高,可以较准确的实现猪只身份识别.
文献关键词：
猪只;个体身份识别;Keras;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
马娜;徐苗
作者机构：
山西农业大学信息科学与工程学院,山西 太谷 030801
文献出处：
引用格式：
[1]马娜;徐苗-.基于卷积神经网络的猪只个体身份识别研究)[J].计算机时代,2022(04):51-54
A类：
B类：
猪只,个体身份识别,便于管理,只为,Keras,卷积层,池化,卷积神经网络模型,识别模型,执行效率,只身
AB值：
0.20047
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
