3、基于日龄的鸡病检测:使用预训练的CNN模型

基于日龄的鸡病检测:使用预训练的CNN模型

1. 引言

随着畜牧业向工业化规模运营和精细化管理转变,农场智能化成为必要工具。准确识别每只家禽个体在养殖过程中至关重要,它影响着后续的养殖和保护活动,如监测发育阶段、调整养殖策略等。若不跟踪动物的年龄,可能导致医疗护理不佳、发情检测错误和繁殖延迟,进而降低产量和增加动物死亡率。

鸡的发育阶段可根据日龄分为以下几个阶段:
| 生活阶段 | 生长阶段 | 描述 |
| — | — | — |
| 新生 - 60 天 | 雏鸡 | |
| 61 - 150 天 | 育成鸡 | |
| 151 天及以上 | 成年阶段 | 未开始产蛋的母鸡、未配种的种公鸡、后备鸡 |

鸡的某些特征可以衡量其生命阶段:
1. :雏鸡的喙尖锐细长;成年母鸡经过八个月户外觅食后,喙粗壮短,尖端坚实光滑,嘴角宽阔粗糙。
2. 鼻腔肿瘤颜色 :有鼻腔肿瘤的鸡,幼年时呈浅红色,两岁或以上呈浅粉色,四五岁时呈粉色且坚韧。
3. 脚趾 :幼鸟的脚呈亮红色,覆盖着细小光滑的鳞片;成年鸡身体粗壮,脚呈深红色,覆盖着厚而硬的鳞片,脚趾甲坚硬弯曲。
4. 羽毛 :雏鸡翅膀的大小与月龄相关。

然而,这些视觉方法只能大致对母鸡进行分类,无法准确判断其年龄或发育阶段。目前,大多数传统农场采用手动记录和主观评估来区分雏鸡发育阶段,这可能需要大量精力。虽然计算机视觉的发展使光学密度测试技术可用于推断鸡的日龄,但该骨密度测量技术不能用

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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