一种基于深度学习的肉牛跛行行为检测系统及方法
2025-02-25 18:04
No.1344007152381206528
技术概要
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本技术公开了一种基于深度学习的肉牛跛行行为检测系统及方法,该系统包括数据采集模块、数据传输模块、数据解析模块和移动接收模块,该方法是通过数据采集模块实时获取肉牛的行走数据和定位数据;通过数据传输模块将定位数据及行走数据发送至数据解析模块;通过数据解析模块解析定位数据,生成定位坐标,结合行走数据建立跛行行为检测模型,通过跛行行为检测模型实时识别肉牛的行走行为,并根据行走数据进行跛行异常检测;将解析完成的定位坐标和跛行异常检测结果发送至移动接收模块,实现肉牛的精准定位和异常行为预警。本发明降低了人工工作量,提高了判断肉牛跛行行为的准确性,一定程度上可以降低养殖场的成本,提高了动物福祉。
背景技术
在现代农业和畜牧业的发展过程中,数字化和智能化技术的应用正变得越来越普及。通过使用先进的传感器技术和无线通信技术,农民和牧场主可以实时监控和管理牲畜的健康和行为,从而提高生产效率和动物福利。肉牛的跛行行为直接影响到肉牛的健康状况,从而影响到牧场的生产力和经济效益。传统的人工监测方法不仅耗时费力,而且准确性和及时性较差。通过技术手段进行自动化监测,可以及时发现异常情况,如疾病、受伤或营养不良,从而采取相应的措施,减少经济损失并提高生产效率。 因此,如何通过数字化和智能化技术对肉牛的跛行行为进行实时监测,并进一步提高监测的准确性和及时性,是现有技术中亟需解决的问题。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
于镇伟  辛迪  熊本海  唐湘方  沈维政  戴白生  刘建龙  林雪彦  张姬  闫云鹏  杨庆璐  宋占华  闫银发  李玉道  田富洋
技术所属: 山东农业大学
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