Recognition and Classification of Broiler Droppings Based on Deep Convolutional Neural Network
المؤلفون المشاركون
Wang, Jintao
Shen, Mingxia
Liu, Longshen
Xu, Yi
Okinda, Cedric
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Digestive diseases are one of the common broiler diseases that significantly affect production and animal welfare in broiler breeding.
Droppings examination and observation are the most precise techniques to detect the occurrence of digestive disease infections in birds.
This study proposes an automated broiler digestive disease detector based on a deep Convolutional Neural Network model to classify fine-grained abnormal broiler droppings images as normal and abnormal (shape, color, water content, and shape&water).
Droppings images were collected from 10,000 25-35-day-old Ross broiler birds reared in multilayer cages with automatic droppings conveyor belts.
For comparative purposes, Faster R-CNN and YOLO-V3 deep Convolutional Neural Networks were developed.
The performance of YOLO-V3 was improved by optimizing the anchor box.
Faster R-CNN achieved 99.1% recall and 93.3% mean average precision, while YOLO-V3 achieved 88.7% recall and 84.3% mean average precision on the testing data set.
The proposed detector can provide technical support for the detection of digestive diseases in broiler production by automatically and nonintrusively recognizing and classifying chicken droppings.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jintao& Shen, Mingxia& Liu, Longshen& Xu, Yi& Okinda, Cedric. 2019. Recognition and Classification of Broiler Droppings Based on Deep Convolutional Neural Network. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jintao…[et al.]. Recognition and Classification of Broiler Droppings Based on Deep Convolutional Neural Network. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jintao& Shen, Mingxia& Liu, Longshen& Xu, Yi& Okinda, Cedric. Recognition and Classification of Broiler Droppings Based on Deep Convolutional Neural Network. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187490
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر