利用影像辨識系統監測乳牛健康程度

摘要

巴西農業研究公司Embrapa和Juiz de Fora 聯邦大學研究人員正應用圖像處理和電腦視覺等技術，如深度學習和人工神經網路等對動物進行臉部分析及健康狀況分類。該系統不僅僅能辨別單一動物，還能預測該動物的健康狀況，進而了解畜群的行為和健康狀況，甚至是有助於酪農牧場管理。

巴西農業研究公司Embrapa和Juiz de Fora 聯邦大學研究人員正在開發名為Happy Cow ID的專案。此專案是利用影像處理和機器深度學習等使乳牛監測系統更加精確及快速，並取代昂貴、有限和低效的耳標和晶片。該系統不僅僅能辨別個別動物外，還能預測動物的健康狀況，了解畜群的行為和健康狀況，亦有助於酪農管理牧場。另外，與傳統辨識系統(如耳標與晶片)相比，影像識別系統不僅具有儲存、分析及追溯資料的功能，還能藉由攝影鏡頭快速準確地識別每頭乳牛，避免對動物造成任何壓力或傷害。

Happy Cow ID專案主要原理是對動物進行臉部辨識分析及健康狀況分類。進一步來說，當動物影像數據收集越多，深度學習效果就越好，就能更精確地對動物進行健康分類。因此，構建龐大的影像資料集、定義參數或特徵則變得非常重要，而這些參數，包括品種、類別、姿勢和個體健康狀況等資訊將有助於系統正確捕獲和提交數據影像。目前研究團隊正在開發其他特性，該團隊的理論是根據品種或姿勢對動物的健康狀況進行分類可能更加容易。在這個過程中，研究團隊亦觀察到系統在檢視同一個體時的準確性有所提高。

研究團隊預計在臉部辨識、動物分類和個體化的深度學習方面取得最佳結果後，將會建立應用程式來支援牧場管理，期許未來能將所有功能整合在一起並能實際應用。【延伸閱讀】- 利用AI影像辨識勘查雞隻生長狀況

摘要

推薦文章