基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法

彭兴鹏; 何秀文; 黄巍; 孙云涛; 刘仁鑫; 郑悦; 黄俊宇

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基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法

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摘要

【目的】为在养殖场实现非接触对病死、死因不明或染疫猪猪头进行目标检测。【方法】课题组提出了一种基于YOLOv3的病死猪猪头的识别方法,将采集的病死猪图片通过处理制成数据集,并按一定比例分成训练验证集与测试集,通过YOLOv3模型训练,得到预训练权重参数,用评价指标对模型检测效果进行评估,从而获得最优模型的训练测试比。【结果】在训练测试比为8∶2时,YOLOv3算法模型对病死猪猪头的识别平均精度值达91.74%,准确率达95.56%,召回率达89.58%,满足目标检测精度要求,且该模型的平均准确率、准确率、召回率均高于SSD和Faster R-CNN算法模型。【结论】YOLOv3算法模型有助于在对病死猪进行无害化处理时,为机械手提供抓取目标,实现处理设备的智能化、无人化发展。

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来源
《南方农机》 |2023年第9期|14-17|共4页
作者
彭兴鹏; 何秀文; 黄巍; 孙云涛; 刘仁鑫; 郑悦; 黄俊宇;
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作者单位

江西农业大学工学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类猪;模式识别与装置;
关键词
YOLOv3; 病死猪; 猪头识别; 深度学习;

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