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2025-01-11 发布于广东
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轻量级多场景群养猪只行为识别模型研究.docx

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轻量级多场景群养猪只行为识别模型研究

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

轻量级多场景群养猪只行为识别模型理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1行为识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2轻量级模型理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3多场景识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1数据采集方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3数据集构建与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

轻量级多场景群养猪只行为识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

模型实现与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1模型实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2模型优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.4模型对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

模型应用与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1模型在实际场景中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.3应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

8.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.内容概要

本文档主要针对轻量级多场景群养猪只行为识别模型进行研究。首先，对当前猪只行为识别技术的研究现状进行分析，探讨现有技术的优缺点和适用场景。随后，针对猪只行为识别的特点和需求，提出一种轻量级的模型框架，该框架能够适应多种场景的应用，如猪舍监控、疾病预防等。在模型设计方面，结合深度学习和传统机器学习算法，提出一种融合特征提取和行为分类的识别方法。此外，对模型的训练过程和参数优化进行详细阐述，以确保模型在实际应用中的高效性和准确性。通过实