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Position: Home > Articles > 基于计算机视觉的奶牛体况评分研究综述 Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery 2021 (S1) 268-275

基于计算机视觉的奶牛体况评分研究综述

作  者:
吴宇峰;李一鸣;赵远洋;杨普;李振波;郭浩
单  位:
中国农业大学信息与电气工程学院
关键词:
奶牛;体况评分;深度学习;机器学习;计算机视觉;
摘  要:
目前奶牛体况评分主要为人工,但受人工主观性影响,评分结果的可靠性较差,评定过程耗时费力,严重依赖于评估人员的经验,基于计算机视觉的奶牛体况评分研究逐渐成为研究热点。奶牛体况评分的发展主要经历了人工评分阶段、传统机器学习阶段和深度学习阶段,后两者又可细分为2D领域和3D领域的研究。当前基于传统机器学习的奶牛体况评分方法主要存在依赖于人工标记的问题,单纯地改进降维、提取特征的方法,只能在特定的情况得到提高,使用场景局限,且效果提升有限。随着深度学习的兴起,研究者们开始对不需要人工标记特征的方法进行探索。深度学习与3D技术的使用使得自动体况评分的精度有了进一步的提升,但在实际生产中,为满足奶牛不同生长阶段营养管理需求,奶牛体况值与理想值差应始终维持在±0.25以内,现有自动评分系统的精度与实际养殖管理的理想标准仍具有一定差距。本文通过文献分析,对当前利用计算机视觉的奶牛体况评分的研究热点和理论进行总结研究,提出潜在的研究方向。

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