智能偵測動物發情駕騎動作之系統

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題名:	智能偵測動物發情駕騎動作之系統
作者:	陳建興張智捷
貢獻者:	健康科學管理學院
關鍵詞:	牛隻駕騎發情深度學習影像辨識
日期:	2024-06-13
上傳時間:	2024-06-14T07:58:29Z (UTC)
摘要:	研究目的：在現有已開發的牛隻發情自動偵測系統中，都存在無法有效偵測所有的發情行為，只有全天候的影像監控錄影方式才可解決此問題，不過全時影像記錄結果需耗費大量的人力時間來檢視，若能透過自動化影像處理技術來判定牛隻站立發情的影像時間點，將可克服全時影像記錄的缺點。研究方法：以深度學習 Yolo V5 演算法的影像辨識開發乳牛發情偵測系統，主要研究方法是使用 Yolo V5 將需要偵測的圖像進行訓練，當牛隻發情動作發生時系統可偵測出有牛隻發情駕騎動作的發生，並記錄發情的影像時間點於資料庫內，接著只需再檢視此特定發情時間點的影像來辨識出發情牛。研究結果：本研究利用深度學習技術應用於駕騎動作的偵測，採用 YOLO V5 為訓練時使用的深度學習模型，而用於模型訓練的駕騎圖片有 70 張， 15 張用於模型訓練後的測試。系統偵測時可以獲得良好的牛隻駕騎動作的偵測結果。
顯示於類別:	[資訊科技系] 期刊論文

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