深度学习的移动端可视耳标检测识别研究

• 作者: 李硕 陈春雨 刘文龙
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 树莓派 移动神经网络 移动端 QR二维码 身份识别 类激活映射 可解释性
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.202106029

摘要

随着产业数字化发展,智能养殖技术也是其中重要一环.为了防控各类疾病、改良品种质量、肉制品质量溯源以及改善农业虚假假保险索赔现象,可通过移动式或固定式的智能终端设备进行实时、精准的智能化采集与录入大群体的生产数据,实现快速、精准确定猪只个体身份.本系统通过对猪只数据进行数据采集,在树莓派这一优秀的硬件基础之上,以轻量级的深度神经网络推理引擎移动神经网络(MNN)作为支撑,采用速度更快的MobileNet网络对猪只耳标数据进行检测,并且利用ZXing技术识别耳标快速反应(QR)二维码,完成对猪只个体身份的识别,最终完成移动端的猪只耳标检测、识别.同时为了更好地了解神经网络在耳标检测时关注图像的任意区域,使用类激活映射(CAM)的可解释性方法可视化卷积神经网络感兴趣区域.