基于红外热成像的白羽肉鸡体温检测方法

• 作者: 刘龙申 孙玉文 沈明霞 秦伏亮 许毅 陆鹏宇
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 肉鸡 体温 热红外成像 卷积神经网络 多元线性回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 222-229
• 页数: 8页
• 分类号: S831.4
• 字数: 5171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.10.025

摘要

为了快速、准确地检测肉鸡体温,提出了一种红外热成像技术和深度学习相结合的肉鸡体温检测方法.以卷积神经网络为基础,建立肉鸡头部和腿部的感兴趣区域(Region of interest,ROI)识别模型,提取肉鸡头部和腿部的最高温度,结合环境温度、相对湿度和光照强度,分别构建了基于多元线性回归和基于BP神经网络的肉鸡翅下体温反演模型.试验结果表明,基于深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)的感兴趣区域识别模型在测试集上的查准率和查全率分别为96.77％和100％,基于多元线性回归和BP(Back propagation)神经网络的反演模型平均相对误差分别为0.33％和0.29％.基于BP神经网络的肉鸡翅下温度反演模型具有更高的准确性,可准确检测肉鸡体温.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈明霞	南京农业大学工学院	111	1648	23.0	35.0
2	孙玉文	南京农业大学工学院	22	354	11.0	18.0
3	刘龙申	南京农业大学工学院	27	362	10.0	18.0
4	许毅		2	0	0.0	0.0
5	陆鹏宇	南京农业大学工学院	1	0	0.0	0.0
6	秦伏亮	南京农业大学工学院	1	0	0.0	0.0