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Investigación sobre el modelo de reconocimiento de sonido de tos de cerdo mejorado DenseNets basado en SENets

Autores: Song, Hang; Zhao, Bin; Hu, Jun; Sun, Haonan; Zhou, Zheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Investigación sobre el modelo de reconocimiento de sonido de tos de cerdo mejorado DenseNets basado en SENets


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Monitor en tiempo real
Estado de salud
Cerdos
Cría
Enfermedades respiratorias porcinas
SE-DenseNet-121
Modelo de reconocimiento
Sonidos de tos de cerdo
MFCC
DenseNet-121
Parámetros
Conjunto óptimo
Módulo de atención SENets
Características
Precisión de reconocimiento
Advertencia temprana
Enfermedades respiratorias porcinas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 46

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para monitorear en tiempo real el estado de salud de los cerdos en el proceso de cría y lograr el propósito de alerta temprana de enfermedades respiratorias porcinas, se estableció el modelo de reconocimiento SE-DenseNet-121 para reconocer los sonidos de tos de cerdos. Los parámetros óptimos obtenidos fueron los 26-dimensional MFCC + MFCC, y la tasa de precisión de reconocimiento, recall, precisión y 1 del modelo de reconocimiento SE-DenseNet-121 para los sonidos de tos de cerdo fueron del 93.8%, 98.6%, 97% y 97.8%, respectivamente.

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