摘要
本发明公开了一种基于机器学习的畜禽存活检测方法及系统,属于畜禽养殖监测领域,包括所述数据采集模块,用于通过摄像头或红外传感器获取畜禽的实时图像和视频数据,所述摄像头部署在养殖区域的不同角落;所述图像处理模块,连接所述数据采集模块,对采集到的图像数据进行去噪、光照补偿、图像增强等预处理操作;所述特征提取模块,连接所述图像处理模块,利用卷积神经网络从图像中提取畜禽的运动特征;本发明通过融合机器学习和深度学习算法,实现对畜禽行为和状态的实时智能分析,大幅提高存活检测的准确性与响应速度;运用图像数据处理和多模态数据融合技术,有效适应不同环境条件,显著提升系统的鲁棒性。
技术关键词
畜禽存活检测方法
图像处理模块
数据采集模块
特征提取模块
构建机器学习模型
多模态数据融合
生成特征向量
运动特征
实时图像
红外传感器
图像增强
体态特征
融合机器学习
数据融合技术
图像数据处理
深度学习算法
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