融合注意力机制的个体猪脸识别
TP391.4; 随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注.为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(Convolutional Block Attention Module),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别.将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类.以随机采集的1195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试.结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%...
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Published in | 农业工程学报 Vol. 38; no. 7; pp. 180 - 188 |
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Main Authors | , , , , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030
01.04.2022
农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030 农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%朝阳市建平县畜牧技术推广总站,朝阳 122000%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030%朝阳市凌源市种畜场,朝阳 122000 |
Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1002-6819 |
DOI | 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.07.020 |
Cover
Abstract | TP391.4; 随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注.为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(Convolutional Block Attention Module),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别.将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类.以随机采集的1195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试.结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLeNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点.研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考. |
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AbstractList | TP391.4; 随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注.为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(Convolutional Block Attention Module),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别.将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类.以随机采集的1195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试.结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLeNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点.研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考. |
Author | 陈刚 刘洪贵 李欣 尹辉 谢秋菊 包军 刘文洋 吴梦茹 郑萍 |
AuthorAffiliation | 东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030;农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030;农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%朝阳市建平县畜牧技术推广总站,朝阳 122000%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030%朝阳市凌源市种畜场,朝阳 122000 |
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Author_FL | Xie Qiuju Liu Wenyang Chen Gang Liu Honggui Wu Mengru Li Xin Zheng Ping Bao Jun Yin Hui |
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Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
DOI | 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.07.020 |
DatabaseName | Wanfang Data Journals - Hong Kong WANFANG Data Centre Wanfang Data Journals 万方数据期刊 - 香港版 China Online Journals (COJ) China Online Journals (COJ) |
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Discipline | Agriculture |
DocumentTitle_FL | Individual pig face recognition combined with attention mechanism |
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ISSN | 1002-6819 |
IngestDate | Thu May 29 04:08:36 EDT 2025 |
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Issue | 7 |
Keywords | DenseNet 注意力机制 机器视觉 猪脸识别 图像处理 |
Language | Chinese |
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PublicationDecade | 2020 |
PublicationTitle | 农业工程学报 |
PublicationTitle_FL | Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering |
PublicationYear | 2022 |
Publisher | 东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030 农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨 150030%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030 农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室,哈尔滨 150030%朝阳市建平县畜牧技术推广总站,朝阳 122000%东北农业大学动物科技学院,哈尔滨 150030%朝阳市凌源市种畜场,朝阳 122000 |
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Title | 融合注意力机制的个体猪脸识别 |
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