ダイナミック・オブジェクト・トラッキングと認識を利用したIoT対応のスマートな家禽屠殺システムの開発と導入

科学分野:

• 農業工学
• 人工知能
• 動物福祉科学

背景:

• 人道的で効率的な家禽の屠殺方法の需要が増加しています
• 伝統的な手作業検査と既存の電気麻酔の限界
• 台湾の赤い羽根のニワトリに特化したシステムが必要である.

研究 の 目的:

• 台湾の赤い羽根の鶏の 賢明で安全で人道的な 屠殺システムを導入します
• 鳥類の麻痺をリアルタイムで監視し管理するためのIoT対応のビジョンシステムを統合する.
• AI駆動のオブジェクト認識を通じて動物の福祉と処理効率を向上させる.

主な方法:

• 鶏の形態の特徴抽出のためのYOLO-v4モデルを用いたダイナミックなオブジェクト追跡認識システムの開発.
• リアルタイムモニタリング,センサベースの分類,クラウド意思決定のためのIoTモジュールの統合.
• モデルの性能を改善するために画像増幅技術の適用.

主要な成果:

• YOLO-v4モデルは,画像増幅後,麻痺した (99%) と麻痺していない (89%) 鶏を識別する上で高い精度を達成しました.
• このシステムは,0.75のIoU値で平均精度 (mAP) を94%と示し,毎秒39フレームで画像を処理しました.
• YOLO-v4モデルは,家禽の屠殺の認識における一時的な安定性において,YOLO-Xモデルを上回った.

結論:

• 開発されたスマート屠殺システムは,家禽産業のための実用的でスケーラブルなAIアプリケーションです.
• このシステムは,台湾の赤羽鶏の動物福祉と加工効率を効果的に向上させています.
• リアルタイムのモニタリングと AI ベースの認識は 現代的で人道的な家禽の処理に不可欠です