Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/101086
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Dương, Trần Đức | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-31T01:49:01Z | - |
dc.date.available | 2024-05-31T01:49:01Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.issn | 2525-2224 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/101086 | - |
dc.description.abstract | Tự động phát hiện và theo dõi hành vi lợn từ camera giám sát trong các trang trại là một hoạt động quan trọng trong việc phát hiện bất thường sức khỏe lợn. Theo các nghiên cứu trước đây, lợn có vấn đề về sức khỏe thường có các biểu hiện khác thường trong hành vi. Việc theo dõi hành vi lợn có thể sớm phát hiện các bất thường và có thể xem đó là dấu hiệu của vấn đề về sức khỏe để có các hoạt động khám bệnh và điều trị sớm nhằm ngăn chặn tình trạng lây lan của dịch bệnh. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày nghiên cứu tự động theo dõi và nhận diện hành vi lợn từ các camera giám sát sử dụng học sâu. Phương pháp tiếp cận bao gồm 1 chuỗi các thuật toán như phát hiện lợn và theo dõi lợn trong video, nhận diện hành vi từ hình ảnh lợn theo dõi được. Từ các hành vi nhận diện được, có thể phát hiện ra tình trạng bất thường như sự thay đổi đáng kể về các mẫu hành vi. Các thực nghiệm cho thấy mặc dù phương pháp tiếp cận sử dụng chuỗi các mô hình nhận diện, theo dõi, nhưng độ chính xác tổng thể phát hiện lợn (mAP) 92.2% và theo dõi (MOTA) 85.2% cho thấy tính khả thi khi áp dụng trong thực tế. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông;Số 03(CS.01) .- Tr.135-139 | - |
dc.subject | Phát hiện vật thể | vi_VN |
dc.subject | Theo dõi lợn | vi_VN |
dc.subject | Nhận diện hành vi lợn | vi_VN |
dc.title | Giám sát lợn tự động từ trang trại sử dụng học sâu | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Appears in Collections: | Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 5.26 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.117.184.236 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.