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Investigación sobre el Reconocimiento de Comportamiento y el Sistema de Monitoreo en Línea para Cabras de Cachemira de Liaoning Basado en Aprendizaje Profundo

Autores: Chen, Geng; Yuan, Zhiyu; Luo, Xinhui; Liang, Jinxin; Wang, Chunxin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Investigación sobre el Reconocimiento de Comportamiento y el Sistema de Monitoreo en Línea para Cabras de Cachemira de Liaoning Basado en Aprendizaje Profundo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Cashmere
Cabra
Aprendizaje profundo
YOLOv8n
Precisión de detección
Industria ganadera

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 10

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La cabra de cachemira de Liaoning es una raza valiosa en China, conocida por su cachemira y carne. Para mejorar la eficiencia de la agricultura intensiva, desarrollamos un sistema inteligente de reconocimiento de comportamiento utilizando aprendizaje profundo. Comparamos los algoritmos Faster R-CNN y YOLO y encontramos que YOLOv8n logró una precisión promedio del 95.31% en 50 épocas. Nuestras mejoras llevaron a una precisión de detección del 98.11%. El sistema de detección en línea ofrece monitoreo en tiempo real, reduciendo la mano de obra manual y mejorando el bienestar animal, beneficiando a la industria ganadera.

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