25、基于热成像和深度学习的未受精鹌鹑蛋检测研究

最新推荐文章于 2025-11-24 17:35:39 发布
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分类专栏： 智慧农业：AI赋能未来 文章标签： 热成像 深度学习 未受精蛋检测
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基于热成像和深度学习的未受精鹌鹑蛋检测研究

在现代家禽养殖中，高效准确地识别未受精蛋对于提高孵化效率和管理水平至关重要。本研究旨在利用热成像技术和深度学习算法，实现对鹌鹑蛋受精状态的非接触式、无损检测。

研究背景

鹌鹑蛋的胚胎发育周期约为16.5天，虽然与鸡蛋的孵化周期不同，但胚胎发育阶段相似。以往对禽类胚胎发育的研究多集中在生物学结构和遗传学方面，随着传感器和计算方法的发展，利用热成像技术检测受精蛋和未受精蛋的差异成为新的研究方向。

实验方法
  1. 数据收集
    • 进行了两次试验以确定最佳的数据收集方法。结果表明，从蛋的上表面收集数据更有利于特征的即时识别，且在孵化器内收集图像能更好地防止温度瞬间交换，提高热传递效果。
    • 总共收集了420张未受精蛋的图像，每12小时收集30张。
  2. 模型选择
    • 选择了YOLOv4、YOLOv5 - L6和SSD - MobileNet V2三种深度学习算法进行训练和比较。
    • YOLOv4和YOLOv5基于相同的基础架构，SSD - MobileNet V2是单阶段检测器架构的代表，在低计算设备上表现出色。

  3. 模型训练

    • 数据预处理 ：对收集的图像进行处理，使用FLIR® Thermal Studio软件，并进行图像
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32、基于深度学习算法的鹌鹑蛋新鲜度检测研究
python9snake的博客
09-28 101
本研究提出了一种基于深度学习和热成像技术的鹌鹑蛋新鲜度无损检测方法。通过FLIR热成像相机采集鹌鹑蛋的红外图像，利用YOLOv5、YOLOv7和EfficientDet三种目标检测模型对气室进行识别与分类，实现对不新鲜鹌鹑蛋的自动判别。实验结果表明，蛋重与气室大小呈显著负相关（r -0.82256），验证了气室增大可作为新鲜度评价指标。在模型性能方面，YOLOv7在召回率和重新验证误差方面表现最优，mAP@0.5达到99.4%。尽管热成像分辨率限制了检测精度，但该方法为鹌鹑蛋质量的实时、高通量检测提供了可
24、鹌鹑蛋早期胚胎检测：热成像与深度学习的应用
java5的博客
09-23 30
本研究探讨了热成像微型相机结合深度学习算法在鹌鹑蛋早期胚胎检测中的应用。通过使用FLIR®热成像设备采集不同旋转周期下的蛋体表面温度数据，并采用YOLOv4、YOLOv5和SSD-MobileNet V2等模型进行目标检测，评估其在不同孵化条件下的表现。实验结果表明，YOLOv5在mAP@0.50和部分旋转周期下F1分数表现最优，尤其在12小时旋转周期下达到完美检测效果。研究还分析了旋转频率对检测性能的影响，发现较长的旋转间隔更有利于特征提取。该技术为提升孵化效率、实现自动性别识别和未受精蛋剔除提供了可行方
基于运动和区域感知的对抗性学习的热成像跌倒检测
weixin_44609958的博客
10-30 379
自动跌倒检测是确保人们健康和安全的重要技术。用于跌倒检测的家用摄像头系统通常会危及人们的隐私。热成像相机可以部分或完全模糊面部特征，从而保护个人隐私。另一个挑战是与日常生活的正常活动相比，跌倒发生的概率较低。由于跌倒很少发生，因此，由于类不平衡的学习算法是价值不大的。为了解决这些问题，我们将跌倒检测制定为使用热成像的对抗框架内的异常检测。我们提出了一种新的对抗网络，它包括两个通道的3D卷积自编码器，分别重建热成像数据和光流输入序列。
基于深度学习YOLOv8的热成像人员检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
YOLO
07-25 1095
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效的热成像人员检测系统。系统使用热成像技术作为数据采集手段，专门针对人员检测任务进行优化，仅包含一个检测类别（'person'）。项目构建了一个规模可观的数据集，包含训练集21,422张图像、验证集3,061张图像以及测试集1,531张图像，总计26,014张热成像样本。该系统能够在各种光照条件下可靠地检测人员，具有重要的实际应用价值。通过深度学习技术与热成像传感器的结合，本系统突破了传统视觉检测在低光照条件下的局限性，为安防监控、夜间救援、军事应用等领
基于深度学习的道路缺陷检测系统 —— YOLOv8 + UI界面 + 数据集
YOLO
12-03 877
检测道路缺陷：识别裂缝、坑洞等缺陷，并定位其具体位置。可视化界面：通过UI界面上传道路图片并查看检测结果。实时检测：实现道路缺陷实时检测功能。本文详细介绍了基于YOLOv8的道路缺陷检测系统的实现，从数据准备到模型训练，再到UI设计提供了完整流程和代码。
基于热成像摄像头检测蚊子的可行性研究
nmdbbzcl的博客
08-12 1214
蚊子作为重要的疾病传播媒介，其准确监测对公共卫生防控具有重要意义。传统基于可见光的计算机视觉检测方法在面对蚊子这类微小、快速移动目标时存在诸多局限性。本文从理论角度深入分析基于热成像技术检测蚊子的可行性，通过蚊子生理特征、热辐射原理、技术实现路径等多个维度进行论证。研究表明，蚊子与环境温度存在显著差异（飞行时可达8-12°C温差），为热成像检测提供了充分的物理基础。该方法不受光照条件限制，能够实现24小时连续监测，在理论上具备替代传统视觉方法的潜力。热成像；蚊子检测；可行性分析；生物热特征；计算机视觉。
基于深度学习的缺陷检测算法
m0_44975814的博客
11-21 3631
本文详细阐述了基于深度学习的缺陷检测技术。首先介绍了缺陷检测在工业生产等领域的重要意义，然后深入分析了深度学习中常用的几种神经网络结构如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在缺陷检测中的应用原理。探讨了数据获取与预处理的方法，包括数据集的构建、数据增强技术。同时阐述了模型训练与优化过程，涵盖损失函数的选择、优化算法的使用。此外，还对当前基于深度学习的缺陷检测所面临的挑战和未来发展趋势进行了讨论，旨在为相关领域的研究和实践提供全面的参考。
基于深度学习的西红柿成熟度检测系统（PyQT5+YOLOv11代码+训练数据集）
weixin_41376632的博客
04-29 893
本文深入研究了基于YOLOv11的西红柿成熟度检测，核心采用YOLOv11算法。文中详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于PyQT5的交互式界面设计。在该界面中，可支持图像、视频和实时摄像头进行西红柿成熟度检测，还能上传不同训练模型进行推理预测，且界面具备良好的可修改性。此外，本文附带完整的界面设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
基于深度学习YOLOv5的PCB缺陷检测系统
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05-27 876
本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型的PCB缺陷检测系统。该系统能够快速准确地识别六类常见PCB缺陷（如缺孔、开路、短路等），采用PyQt5界面和PyTorch框架，具备单图/视频/批量检测功能，检测精度超过90%，在RTX3060上可达30FPS。系统支持参数调整、结果保存和统计分析，适用于PCB制造质检、返修辅助等场景。其优势在于高精度、实时性、易用性和可扩展性，未来可向多模态检测、边缘部署等方向发展，为PCB质量控制提供智能化解决方案。
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该资源为红外热成像数据集和标记好的XML文件，且仅对数据集中的人进行了标注，共有3493张红外热成像图片和对应标注好的3493个XML格式文件。...同时也希望能够促进基于深度学习的目标检测在红外热成像方面的发展。
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qq_42936727的博客
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今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
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qq_51780315的博客
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本文系统梳理了Transformer模型的核心知识点，分为七大板块：基础核心问题、基础组件、基础概念、评估基础、训练基础、模型应用和工程实践。内容涵盖模型架构（Encoder-Decoder结构、自注意力机制）、关键组件（前馈神经网络、Layer Normalization）、训练评估方法（预训练目标、困惑度计算）、应用技巧（温度参数调节）以及工程优化方案（显存不足处理）。这些问题涉及Transformer的核心机制、实现细节和实际应用，为深入理解这一主流模型架构提供了全面的知识框架。
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2301_78372746的博客
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