深度学习在家畜智慧养殖中研究应用进展

S-1%TP18%S823; 准确高效地监测动物信息,及时分析动物的生理与身体健康状况,并结合智能化技术进行自动饲喂和养殖管理,对于家畜规模化养殖意义重大.深度学习技术由于具有自动特征提取和强大图像表示能力,更适用于复杂的畜牧养殖环境中动物信息监测.为进一步分析人工智能技术在当下智慧畜牧业中研究应用,本文针对牛、羊和猪三种家畜,介绍了深度学习技术在目标检测识别、体况评价与体重估计以及行为识别与量化分析的研究现状.其中,目标检测识别有利于构建动物个体电子档案,在此基础上可以关联动物的体况体重信息、行为信息以及健康情况等,这也是智慧畜牧业发展的趋势.智慧畜牧养殖技术当前面临着应用场景存在多视角、多尺度、多场景和少样本等挑战以及智能技术泛化应用的问题,本文结合畜牧业实际饲养和管理需求,对智慧畜牧业发展进行展望并提出了:结合半监督或者少样本学习来提高深度学习模型的泛化能力;人、装备和养殖动物这三者的统一协作及和谐发展;大数据、深度学习技术与畜牧养殖的深度融合等发展建议,以期进一步推动畜牧养殖智能化发展.