分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 牦牛个体身份标识是实现个体建档、行为监测、精准饲喂、疫病防控及食品溯源的前提。针对智 慧畜牧智能化、信息化等养殖平台中动物个体识别技术应用需求，本研究提出一种基于迁移学习的多尺度 特征融合牦牛脸部识别算法（Transfer Learning-Multiscale Feature Fusion-VGG， T-M-VGG）。以预训练的视觉 几何组网络（Visual Geometry Group Network，VGG） 为骨干网络构建基于迁移学习的卷积神经网络模型，获 取其Block3、Block4、Block5输出的特征图，分别用F3、F4、F5表示，将F3和F5经过三个不同膨胀系数的 空洞卷积组成的并行空洞卷积模块增大感受野后，送入改进的特征金字塔进行多尺度特征融合; 最后利用 全局平均池化代替全连接层分类输出。试验结果表明，本研究提出的T-M-VGG算法在194头牦牛的38,800 张数据集中识别准确率达到96.01%，模型大小为70.75 MB。随机选取12张不同类别牦牛图像进行面部遮挡 测试，识别准确率为83.33%。本算法可以为牦牛脸部识别研究提供参考。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］为实现不同部位牦牛肉快速、准确识别，本研究提出了一种改进的残差网络模型，并开发 了一种基于智能手机的牦牛肉部位识别软件。［方法］首先对于采集到的牦牛里脊、上脑、腱子、胸肉的原始图像 数据集采用数据增强的方式对其进行扩充，共得到的牦牛肉部位图像17,640张；其次，采用在原网络模型残差块 之后融入轻量级卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），以加强对不同部位牦牛肉图像 关键细节特征的提取；将原模型最后的全连接层进行改进，以减少后续网络层的连接数，防止出现过拟合，减少 识别图像所需的时间；然后，采用不同的学习率、权重衰减系数和优化器来验证对网络收敛速度和准确率的影响； 最后，开发了移动端App，将改进后的模型部署到移动端。［结果和讨论］通过消融实验，探究出在CBAM、 SENet、NAM、SKNet四种注意力机制模块中，改进效果最好的是CBAM。将改进后的ResNet18_CBAM模型在包含 牦牛里脊、上脑、腱子、胸肉4种不同牦牛肉部位的数据集上进行了试验测试，结果表明，改进后的残差网络模 型在测试集上的识别准确率为96.31%，比改进前的原网络模型提高了2.88%。在手机端的实际场景测试中，牦牛 里脊、上脑、腱子、胸肉的识别准确率分别达到了96.30%、94.92%、98.04%、96.49%。该结果表明，改进后的 ResNet18_CBAM模型可在实际应用中识别不同部位牦牛肉且具有良好的结果。［结论］本研究成果有助于保障牦 牛肉产业的食品质量安全，也为青藏高原地区的牦牛肉产业智能化发展提供技术支撑。
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