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
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
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.
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.