深度学习的移动端可视耳标检测识别研究

李硕; 陈春雨; 刘文龙

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随着产业数字化发展,智能养殖技术也是其中重要一环。为了防控各类疾病、改良品种质量、肉制品质量溯源以及改善农业虚假假保险索赔现象,可通过移动式或固定式的智能终端设备进行实时、精准的智能化采集与录入大群体的生产数据,实现快速、精准确定猪只个体身份。本系统通过对猪只数据进行数据采集,在树莓派这一优秀的硬件基础之上,以轻量级的深度神经网络推理引擎移动神经网络(MNN)作为支撑,采用速度更快的MobileNet网络对猪只耳标数据进行检测,并且利用ZXing技术识别耳标快速反应(QR)二维码,完成对猪只个体身份的识别,最终完成移动端的猪只耳标检测、识别。同时为了更好地了解神经网络在耳标检测时关注图像的任意区域,使用类激活映射(CAM)的可解释性方法可视化卷积神经网络感兴趣区域。

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来源
《应用科技》 |2022年第2期|70-74|共5页
作者
李硕; 陈春雨; 刘文龙;
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作者单位

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 树莓派; 移动神经网络; 移动端; QR二维码; 身份识别; 类激活映射; 可解释性;

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