| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,531 |
| تعداد مقالات | 18,660 |
| تعداد مشاهده مقاله | 61,385,221 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 22,142,318 |
پایش هوشمند رفتار جوجهها در مزارع پرورش طیور با استفاده از یادگیری عمیق | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| دوره 10، شماره 3، مهر 1404، صفحه 31-42 اصل مقاله (1.17 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2025.67931.1329 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین اختری1؛ حسین نوید* 2؛ اباصلت بذرافشان1؛ مجید علیایی3؛ علی غفارنژاد1 | ||
| 1گروه مهندسی بیوسیستم - دانشکده کشاورزی- دانشگاه تبریز - تبریز - ایران | ||
| 2عضو هیات علمی/دانشگاه تبریز | ||
| 3گروه علوم دامی – دانشکده کشاورزی - دانشگاه تبریز - تبریز - ایران | ||
| چکیده | ||
| تولید طیور نقش حیاتی در تأمین پروتئین مقرون به صرفه برای تغذیه جمعیت رو به رشد جهان دارد. مدیریت بهینه مرغداریها یکی از عوامل کلیدی در تولید مؤثر و با کیفیت گوشت طیور به شمار میرود. پراکنش مکانی جوجههای گوشتی میتواند به عنوان یک شاخص مدیریتی برای شناسایی سلامت یا مشکلات موجود در گله عمل کند. در حال حاضر، بازرسیهای متعدد روزانه توزیع جوجهها در مرغداریها به صورت دستی انجام میشود که این فرایند نه تنها زمانبر و طاقتفرسا است، بلکه مستعد خطاهای انسانی نیز میباشد. روشهای بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله رویکردهایی هستند که قادرند چالشهای ناشی از روشهای دستی در سیستمهای مدیریت مرغداریها را برطرف کنند. در این تحقیق، یادگیری عمیق بهعنوان یکی از شاخههای هوش مصنوعی با هدف تشخیص وضعیت جوجهها مورد بررسی قرار گرفت. پس از تصویربرداری از نمای بالا از ۴۸ پِن (محوطه نگهداری) در مرغداری تحقیقاتی دانشگاه تبریز، برخی پردازشهای اولیه روی تصاویر اعمال شد. این اقدامات با هدف بهبود فرآیند آموزش و افزایش دقت مدل پیشنهادی انجام گرفت. در مرحله بعد، پس از بهبود و سفارشی کردن معماری مدل و اصلاح فرآیند آموزش، از نسخه سبک و کمحجم یولو نسخه 11 کوچک که یکی از مدلهای جدید و مطرح در حوزه یادگیری عمیق است، برای آموزش و ارزیابی وضعیت جوجهها استفاده شد. استفاده از این مدل و نسخه مربوطه با هدف دستیابی به دقت بالا همراه با سرعت مناسب برای پردازش در زمان واقعی انجام شد. کاهش تدریجی اتلاف در روند آموزش و اعتبارسنجی مدل ارائه شده، نشاندهنده دستیابی مدل به تعادل و آموزش بهینه بود. مدل یولو نسخه 11 کوچک با دستیابی به میانگین دقت متوسط 90% (mAP 0.5) توانست عملکرد قابلتوجهی در شناسایی رفتار جوجهها ارائه دهد. بهویژه، در تشخیص رفتار خوردن با دقت %99 و نوشیدن با دقت %89 عملکرد مطلوبی داشت. با این حال، دقت پایینتر در شناسایی رفتار معمولی (%82) عمدتاً ناشی از برچسبگذاری ناکافی این رفتار بود. به طور کلی، نتایج نشان داد که یولو نسخه 11 کوچک با ایجاد تعادل میان دقت و سرعت، گزینهای کارآمد برای پایش زمان واقعی رفتار جوجهها در سیستمهای مدیریت هوشمند مرغداری محسوب میشود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بینایی ماشین؛ رفتار جوجهها؛ پایش خودکار؛ کشاورزی هوشمند؛ مرغداری هوشمند؛ یادگیری عمیق | ||
| مراجع | ||
|
Balasubramaniam, S., Vijesh Joe, C., Prasanth, A., & Kumar, K. S. (2025). Computer Vision Systems in Livestock Farming, Poultry Farming, and Fish Farming: Applications, Use Cases, and Research Directions. Computer Vision in Smart Agriculture and Crop Management, 221-258. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/9781394186686.ch10 Bezdek, J. C., Ehrlich, R., & Full, W. (1984). FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm. Computers & geosciences, 10(2-3), 191-203. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0098-3004(84)90020-7 Bhuiyan, M. R., & Wree, P. (2023). Animal behavior for chicken identification and monitoring the health condition using computer vision: A systematic review. IEEE access, 11, 126601-126610. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3331092 Chai, L., Xin, H., Wang, Y., Oliveira, J., Wang, K., & Zhao, Y. (2019). Mitigating particulate matter generation in a commercial cage-free hen house. Transactions of the ASABE, 62(4), 877-886. Chai, L., Zhao, Y., Xin, H., Wang, T., & Soupir, M. L. (2018). Mitigating airborne bacteria generations from cage-free layer litter by spraying acidic electrolysed water. Biosystems Engineering, 170, 61-71. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.03.013 Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J., Li, K., & Fei-Fei, L. (2009). Imagenet: A large-scale hierarchical image database. 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Depuru, B. K., Putsala, S., & Mishra, P. (2024). Automating poultry farm management with artificial intelligence: Real-time detection and tracking of broiler chickens for enhanced and efficient health monitoring. Tropical Animal Health and Production, 56(2), 75. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11250-024-03922-2 Guo, Q., Jin, S., Li, M., Yang, Q., Xu, K., Ju, Y., Zhang, J., Xuan, J., Liu, J., & Su, Y. (2020). Application of deep learning in ecological resource research: Theories, methods, and challenges. Science China Earth Sciences, 63, 1457-1474. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11430-019-9584-9 Guo, Y., Aggrey, S. E., Wang, P., Oladeinde, A., & Chai, L. (2022). Monitoring behaviors of broiler chickens at different ages with deep learning. Animals, 12(23), 3390. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/ani12233390 Guo, Y., Chai, L., Aggrey, S. E., Oladeinde, A., Johnson, J., & Zock, G. (2020). A machine vision-based method for monitoring broiler chicken floor distribution. Sensors, 20(11), 3179. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/s20113179 Hecht-Nielsen, R. (1992). Theory of the backpropagation neural network. In Neural networks for perception (pp. 65-93). Elsevier. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-741252-8.50010-8 Hertz, T., & Zahniser, S. (2013). Is there a farm labor shortage? American Journal of Agricultural Economics, 95(2), 476-481. https://doi.org/https://www.jstor.org/stable/23358420 Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely connected convolutional networks. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260. https://doi.org/https://doi.org/10.1126/science.aaa8415 Kashiha, M., Pluk, A., Bahr, C., Vranken, E., & Berckmans, D. (2013). Development of an early warning system for a broiler house using computer vision. Biosystems Engineering, 116(1), 36-45. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2013.06.004 Khanam, R., & Hussain, M. (2024). Yolov11: An overview of the key architectural enhancements. arXiv preprint arXiv:2410.17725. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.17725 Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/https://doi.org/10.1038/nature14539 Likas, A., Vlassis, N., & Verbeek, J. J. (2003). The global k-means clustering algorithm. Pattern recognition, 36(2), 451-461. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0031-3203(02)00060-2 McLeod, A. (2011). World Livestock 2011-Livestock in food security. O'shea, K., & Nash, R. (2015). An introduction to convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1511.08458. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.08458 Okinda, C., Nyalala, I., Korohou, T., Okinda, C., Wang, J., Achieng, T., Wamalwa, P., Mang, T., & Shen, M. (2020). A review on computer vision systems in monitoring of poultry: A welfare perspective. Artificial Intelligence in Agriculture, 4, 184-208. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.aiia.2020.09.002 Otsu, N. (1975). A threshold selection method from gray-level histograms. Automatica, 11(285-296), 23-27. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076 Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., & Befort, B. L. (2011). Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proceedings of the national academy of sciences, 108(50), 20260-20264. https://doi.org/https://doi.org/10.1073/pnas.1116437108 Varghese, R., & Sambath, M. (2024). Yolov8: A novel object detection algorithm with enhanced performance and robustness. 2024 International Conference on Advances in Data Engineering and Intelligent Computing Systems (ADICS), Werner, A., & Jarfe, A. (2003). Programme book of the joint conference of ECPA-ECPLF. Wspanialy, P., Brooks, J., & Moussa, M. (2020). An image labeling tool and agricultural dataset for deep learning. arXiv preprint arXiv:2004.03351. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.03351 Yitbarek, M. B. (2019). Livestock and livestock product trends by 2050. IJAR, 4, 30. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 451 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 274 |
||