作者：李丹,陈一飞,李行健,蒲东 单位：科技部中国农村技术开发中心 出版：《中国农业科技导报》2019年第07期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNKDB2019070070 DOC编号：DOCNKDB2019070079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法》PDF+DOC2015年第06期 段梦琴,李仁发,黄晶 《结合手机传感器和卷积神经网络的人体行为识别》PDF+DOC2018年第03期 石代伟,张若英 《基于卡尔曼滤波器的肉牛行为识别方法》PDF+DOC2017年第12期 姜美曦,陈春玲,周云成 《计算机视觉技术在地理信息系统中的应用》PDF+DOC2017年第09期 邓斌 《基于突变点检测的智能空间行为识别方法》PDF+DOC2020年第05期 臧媛媛,王守信,佟梦竹,王建兴 《智能居家养老系统中基于传感器的半监督智能行为识别方法研究》PDF+DOC2019年第12期 党文远,于茜,王艳,殷苏姣,宋雪銮,张娜 《马齿形玉米种子尖端激光定向与胚面识别装置研制》PDF+DOC2019年第03期 邢洁洁,徐丽明,马帅,袁全春,陈晨,曾鉴,牛丛 《基于深度信念网络的湖羊维持行为识别》PDF+DOC2020年第07期 石文兵,葛斌,苏树智 《可穿戴计算机及其在农业中的应用》PDF+DOC2005年第03期 王玉洁,姚允聪,王怀威,廉世彬 《基于CHMMs的自适应行为识别方法》PDF+DOC2014年第10期 李军怀,严其松,王志晓,魏嵬,张璟

    • 中国生猪养殖规模和数量在不断扩大，养殖信息化是今后生猪饲养监管的重要模式。计算机视觉技术作为信息处理的有效辅助技术，提供了一种自动化、非接触式、低成本、高收益且对动物无伤无压力的行为识别方式，可用于考量生猪健康状况并及时预防和发现疾病。介绍了猪行为识别视觉系统，回顾了视觉技术在生猪目标提取和个体识别、行为识别分析中的应用及算法，分析了现存视觉系统及行为识别方法在准确性、有效性与适用性方面存在的问题，提出了视觉系统的改进策略及今后计算机视觉技术在猪体识别和行为识别应用中的重点研究方向。

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