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基于非接触式的牛只身份识别研究进展与展望

文献类型： 中文期刊

作者： 许贝贝 1 ; 王文生 1 ; 郭雷风 1 ; 陈桂鹏 2 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业信息研究所

2.江西省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 个体身份;非接触;生物特征;牛脸识别;深度学习

期刊名称： 中国农业科技导报

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2020 年 007 期

页码： 79-89

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 快速精准确定牛个体身份对疾病防控、品种遗传改良、奶制品和肉制品质量溯源以及改善农业假保险索赔等方面具有重要意义.传统的牛个体识别使用诸如烙印、耳纹、耳标和无线射频识别等方法,易遭受设备损失/工作重复、标记欺诈、动物福利安全以及监测成本和距离等方面的挑战;而基于生物特征的非接触识别由于其独特性、不变性、低成本易操作以及动物福利高,成为牛身份识别的新趋势.主要介绍了几种基于非接触式的牛身份识别的研究进展,重点关注牛脸识别的最新成果,讨论当前牛脸识别在实际应用中面临的挑战,在此基础上对深度学习在牛脸身份识别研究中的应用进行了设计构思与展望.

  • 相关文献

[1]基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建. 吴赛赛,周爱莲,谢能付,梁晓贺,汪汇涓,李小雨,陈桂鹏. 2020

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