NHẬN DIỆN TƯ THẾ BẤT THƯỜNG CỦA ĐỘNG VẬT BẰNG TENSORFLOW

Abstract

Ngày nay cùng với sự phát triển của nông nghiệp, quy mô chăn nuôi càng đƣợc mở rộng và phát triển chiếm tỉ lệ quan trọng trong doanh thu của nƣớc ta, nhiều chuồng trại có quy mô lớn từ trăm con đến cả nghìn con vì thế việc giám sát và kiểm tra từng cá thể là việc làm tốn nhiều công sức và mất nhiều thời gian , vì thế cần một phƣơng pháp để có thể nhận dạng nhanh nhất các cử chỉ của động vật giúp phát hiện một số cử chỉ bất thƣờng của động vật, để có thể dự đoán đƣợc đối tƣợng động vật đó có biểu hiện bất thƣờng gì hay không, và đƣa ra nhận định để có phƣơng pháp phóng tránh bệnh trƣớc khi bệnh truyền nhiễm lây lan . Có nhiều cách nhận diện các vật thể khác nhau nhƣ nhận diện bằng hình ảnh, nhận diện rau củ, nhận diện các vật thể chuyển động,… Với mong muốn phát triển mô hình nhận dạng cử chỉ của động vật cho các chuồng trại chăn nuôi. Đƣợc sử dụng ngôn ngữ python cùng với thƣ viện Tensorflow để xây dựng mô hình nhận dạng. Những phƣơng pháp nhận dạng trên chƣa đáp ứng đƣợc yêu cầu đề ra của vấn đề nên việc thực hiện chạy lại mô hình huấn luyện có thể nhận dạng đƣợc đối tƣợng động vật ở đây là con heo. Đề tài tập trung nghiên cứu, cải tiến và phát triển mô hình huấn luyện nhằm cải tạo đƣợc độ chính xác khi nhận diện hình ảnh những con heo đƣợc trích xuất từ camera của các chuồng trại chăn nuôi gồm có các cử chỉ đứng, ngồi, nằm,.. Nhìn chung đề tài đạt đƣợc mục đích đề ra, cải tiến độ chính xác khi nhận dạng đối tƣợng con heo ngồi chính xác hơn và mô hình huấn luyện càng đƣợc tối ƣu hóa. Tuy nhiên do thời gian xây dựng dựng mô hình còn hạn chế và tầm hiểu biết còn chƣa chuyên sâu nên mô hình chƣa thật sự tối ƣu.