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蒙城县动物疫病防治现状与问题
1
作者
王峰
孙惠芳
《畜禽业》
2014年第6期48-51,共4页
动物防疫是畜牧业发展的基础,动物疫病是危害畜牧业和畜产品安全的主要因素,事关人民群众的身体健康和生命安全,事关经济健康发展和社会稳定,事关畜牧业持续健康发展。文章分析了蒙城县动物疫病防治工作现状及存在的主要问题,针对性地...
动物防疫是畜牧业发展的基础,动物疫病是危害畜牧业和畜产品安全的主要因素,事关人民群众的身体健康和生命安全,事关经济健康发展和社会稳定,事关畜牧业持续健康发展。文章分析了蒙城县动物疫病防治工作现状及存在的主要问题,针对性地提出了一些建议和对策,以期为加强蒙城县动物疫病防治工作,加快畜牧业发展提供一些参考。
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关键词
蒙城县
畜牧业
动物
防疫现状
问题建议
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职称材料
基于卷积神经网络的畜牧业动物图像识别研究
被引量:
6
2
作者
拉毛杰
安见才让
《软件》
2020年第8期43-45,共3页
目前,青藏高原地区有多种放牧管理方式,但因家庭劳动力、草场规模、种群品种数量等因素存在着一定的局限性。因此,本文将深度学习技术引入畜牧业动物图像识别中,还通过数据增强技术对原始图像进行了平移、旋转、翻转、缩放等操作,建立...
目前,青藏高原地区有多种放牧管理方式,但因家庭劳动力、草场规模、种群品种数量等因素存在着一定的局限性。因此,本文将深度学习技术引入畜牧业动物图像识别中,还通过数据增强技术对原始图像进行了平移、旋转、翻转、缩放等操作,建立了青藏高原地区常见的畜牧业动物图像数据集。设计了卷积神经网络模型并实现了图像识别和统计。实验表明,该方法对畜牧业动物图像的识别率达到87.89%。
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关键词
卷积神经网络
畜牧业
动物
图像识别
数据集
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职称材料
基于嵌入并行注意力机制的YOLOv3模型高原动物种类检测算法
被引量:
4
3
作者
拉毛措
安见才让
拉毛杰
《微处理机》
2021年第2期37-40,共4页
针对YOLOv3模型定位目标边界框不够精确等问题,提出一种改进的YOLO算法。该算法在网络的残差模块中通过并行地引入通道注意力及空间注意力来提取关键目标特征,对多尺度预测与动物种类预测的方法做了新的设计。为证实算法效果,采集大量...
针对YOLOv3模型定位目标边界框不够精确等问题,提出一种改进的YOLO算法。该算法在网络的残差模块中通过并行地引入通道注意力及空间注意力来提取关键目标特征,对多尺度预测与动物种类预测的方法做了新的设计。为证实算法效果,采集大量的原始图像数据,建立青藏高原地区牦牛、藏系羊和马等畜牧业动物图像数据集。数据集上新模型训练后,实验结果表明,算法提高了边界框的定位准确度和检测精度,相比YOLOv3算法,新算法在测试集上的mAP@IoU提高了1.6 mAP。
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关键词
畜牧业
动物
图像
目标检测
改进YOLO算法
通道注意力机制
空间域注意力机制
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职称材料
题名
蒙城县动物疫病防治现状与问题
1
作者
王峰
孙惠芳
机构
安徽省蒙城县楚村镇农业综合服务站
蒙城县畜牧兽医局
出处
《畜禽业》
2014年第6期48-51,共4页
文摘
动物防疫是畜牧业发展的基础,动物疫病是危害畜牧业和畜产品安全的主要因素,事关人民群众的身体健康和生命安全,事关经济健康发展和社会稳定,事关畜牧业持续健康发展。文章分析了蒙城县动物疫病防治工作现状及存在的主要问题,针对性地提出了一些建议和对策,以期为加强蒙城县动物疫病防治工作,加快畜牧业发展提供一些参考。
关键词
蒙城县
畜牧业
动物
防疫现状
问题建议
分类号
S851.33 [农业科学—预防兽医学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的畜牧业动物图像识别研究
被引量:
6
2
作者
拉毛杰
安见才让
机构
青海民族大学计算机学院
出处
《软件》
2020年第8期43-45,共3页
基金
国家自然基金项目(61862054)
青海省应用基础研究项目(2019-ZJ-7006)资助。
文摘
目前,青藏高原地区有多种放牧管理方式,但因家庭劳动力、草场规模、种群品种数量等因素存在着一定的局限性。因此,本文将深度学习技术引入畜牧业动物图像识别中,还通过数据增强技术对原始图像进行了平移、旋转、翻转、缩放等操作,建立了青藏高原地区常见的畜牧业动物图像数据集。设计了卷积神经网络模型并实现了图像识别和统计。实验表明,该方法对畜牧业动物图像的识别率达到87.89%。
关键词
卷积神经网络
畜牧业
动物
图像识别
数据集
Keywords
Convolutional neural network
Animal husbandry animal image recognition
Data set
分类号
TP391. [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于嵌入并行注意力机制的YOLOv3模型高原动物种类检测算法
被引量:
4
3
作者
拉毛措
安见才让
拉毛杰
机构
西藏大学信息科学技术学院
青海民族大学计算机学院
出处
《微处理机》
2021年第2期37-40,共4页
基金
藏教财指[2018]81号
国家自然科学基金项目(61862054)。
文摘
针对YOLOv3模型定位目标边界框不够精确等问题,提出一种改进的YOLO算法。该算法在网络的残差模块中通过并行地引入通道注意力及空间注意力来提取关键目标特征,对多尺度预测与动物种类预测的方法做了新的设计。为证实算法效果,采集大量的原始图像数据,建立青藏高原地区牦牛、藏系羊和马等畜牧业动物图像数据集。数据集上新模型训练后,实验结果表明,算法提高了边界框的定位准确度和检测精度,相比YOLOv3算法,新算法在测试集上的mAP@IoU提高了1.6 mAP。
关键词
畜牧业
动物
图像
目标检测
改进YOLO算法
通道注意力机制
空间域注意力机制
Keywords
Animal images of stockbreeding
Target detection
Improved YOLO algorithm
Channel attention mechanism
Spatial domain attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蒙城县动物疫病防治现状与问题
王峰
孙惠芳
《畜禽业》
2014
0
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职称材料
2
基于卷积神经网络的畜牧业动物图像识别研究
拉毛杰
安见才让
《软件》
2020
6
下载PDF
职称材料
3
基于嵌入并行注意力机制的YOLOv3模型高原动物种类检测算法
拉毛措
安见才让
拉毛杰
《微处理机》
2021
4
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职称材料
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