基于TensorflowJs的奶牛进食和反刍识别与统计方...
公开
摘要
本发明公开了一种基于Tensorflow.js的奶牛进食和反刍识别与统计方法，运用计算机视觉与智能识别技术，属于畜禽行为识别技术领域。本发明首先采集奶牛进食、反刍时的视频数据，以此制作奶牛行为识别数据集，对SSD MoblilNet V2模型进行训练，借助Tensorflow.js将该模型部署至监测设备的本地浏览器中。监测设备通过浏览器的API调用摄像头获取奶牛图像，将图像传入目标检测模型，基于浏览器算力进行推理，监测设备仅将识别结果上传至服务器进行统计，极大降低了数据传输量和云服务器的性能要求，解决了现有方法成本过高难以推广的问题。本系统对奶牛反刍和进食行为识别的查准率、召回率、F1‑score、特异性、准确率分别达到96.50％、91.77％、94.08％、91.36％、91.66％，表明该方法能够有效对奶牛行为进行识别。
基本信息
专利标题 ：
基于TensorflowJs的奶牛进食和反刍识别与统计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114582015A
申请号 ：
CN202210193244.0
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨智清张宇徐金贺
申请人 ：
东北农业大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市香坊区长江路600号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210193244.0
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V20/40 G06V20/52 G06V10/774 G06K9/62 G06Q50/02
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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