使用计算机视觉分析肉牛的饮酒行为
Md Nafiul Islam1, Jonathan Yoder1, Amin Nasiri1
1Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA.
Animals : an open access journal from MDPI
|September 28, 2023
概括
这项研究引入了一种计算机视觉系统来监测肉牛的饮酒行为,改善畜牧业的动物健康监测. 该系统在识别饮酒时间方面实现了97.35%的准确性.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 监测动物的饮酒行为对于牲畜的健康和福祉至关重要.
- 衡量饮用时间的传统方法是劳动密集型的,对于大型畜牧业生产来说具有挑战性.
- 计算机视觉为自动化和高效监控提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 开发一种计算机视觉系统,用于监测肉牛的饮酒行为.
- 用低成本的摄像机系统来获取数据.
- 通过行为监测实现对动物福利的自动分析.
主要方法:
- 开发了一个数据采集系统,配备RGB摄像头和超声波传感器.
- 采用DeepLabCut,一个深度学习架构,用于跟踪关键牛体部位 (头-耳-).
- 利用长期短期记忆 (LSTM) 模型从提取的关键点分类饮酒和不饮酒时间.
主要成果:
- 开发的系统准确地追踪了肉牛的关键身体部位.
- 在测试期间,LSTM模型在分类饮酒和不饮酒时间方面实现了97.35%的准确性.
- 总共有70个视频用于培训和测试,其中8个用于验证.
结论:
- 计算机视觉系统有效地监测肉牛的饮酒行为.
- 这项技术可以提高农民在监测动物健康和福祉方面的能力.
- 这些发现解决了畜牧业对有效行为监测的迫切需求.
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