国内首创母猪智能化管理系统在山西省推广

<正>母猪可以"刷卡"吃饭,这让人感到不可思议。山西省农科院畜牧研究所科研人员研发的母猪智能化管理系统却使其成为现实。近日,笔者在现场看到,"刷卡"吃饭的母猪耳朵上都有一个电子耳标,母猪进入饲喂机后,当耳标靠近扫描仪时,身份信息会被计算机识别,母猪就能吃到专门为它准备的营养餐。据项目负责人介绍,这项智能化养猪技术,是通     

山东生猪入沪将用上IC卡

山东省10月份起，生猪入沪将用上IC卡。供沪生猪企业将凭检疫证明和IC卡在当地指定市境道日动检站检查刷卡登记后，再到指定屠宰场刷卡确认。刷卡质，该批畜产品的各种信息，包括产品来源、生产日期、车辆运输情况、企业生产资质等都会在上海的终端显示出来。     

总量控制刷卡管理系统工程创新研究

本文结合国内现状调研、课题示范工程实例,对总量控制刷卡管理系统进行分析,阐述了该系统在污染物总量控制、监管中的重要作用。     

安徽阜南县自动化养猪引进电子耳标

正安徽省阜阳市阜南县一个占地54亩的养猪场更多地依靠"数据"管理。每只能繁母猪的右耳都戴上了电子耳标,这是一种由二维码和电子标识组成的复合标识,通过专用智能阅读器可以轻易地读取农业部牲畜二维码图案和二维码号。工作人员采用智能阅读器采集每头能繁母猪胎次、采食量、产仔数、孕期等数据,传至电脑控制中心后,对每头能繁母猪进行科学分析,量身定制养殖方案。在能繁母猪饲养区的圈舍内,共有6套带着栏杆的设备,这些就是自动饲喂站。自动饲喂站下料口附近有一个扫描仪,当母猪进入饲喂站后,电子耳标里的身份信息就会被识别出来,母猪就能吃到专门定制的营养餐。这些"刷卡"吃饭的母猪,能够在圈舍内自由活动,而不用像以往那样被固定在定位栏中,避免缺乏运动影响生长质量。     

RFID在多媒体教室管理中的应用

RFID多媒体教室管理系统结合现有一卡通系统的功能,并充分利用一卡通系统资源的基础上,针对性解决现有多媒体教室管理中存在的各种弊端。通过刷卡就可开启多媒体,即提高多媒体教室的管理效率,又扩展一卡通系统的应用范围,整体提升学校的信息化水平。     

步态识别技术研究综述

步态识别是生物特征识别技术的一个新兴领域,旨在根据人们走路的姿势进行身份识别。本文对步态识别过程的步态检测、步态特征提取、步态分类与识别三个阶段进行了综述,分析了现有步态识别算法的特点,总结了步态识别研究存在的问题及未来研究方向。     

虹膜识别专利技术综述

虹膜识别技术是生物特征识别技术的重要研究分支。本文立足于专利文献,对国内外有关虹膜识别技术的专利申请进行统计和分析,并对主要申请人进行了统计,最后总结了虹膜识别技术的技术脉络和研究方向。     

一种基于声韵母分割的汉语语音识别方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。该文提出一种基于声韵母分割的,以韵母为基本识别单元的大词汇量孤立词的语音识别方法,并与以汉语词为基本识别单元的语音识别方法进行比较识别实验。结果表明,基于韵母为基本识别单元的语音识别性能优于以汉语词为基本识别单元的语音识别方法。     

生猪5月凭“入门卡”进沪

从2006年4月1日起，凡是进入上海市市屠宰的外省市生猪，必须凭IC卡在指定道口刷卡后才能放行，并运送到指定屠宰场屠宰．再接受检查。这是2006年3月29日在上海召开的全国15省市“畜禽产品安全监管联防会议”传出的信息。     

德国牧羊犬识别烟草气味能力的研究

本文根据现有条件选择5头12~24月龄的德国牧羊犬进行识别烟草气味能力的研究。通过对散包装烟丝的气味识别能力、散包装烟卷的气味识别能力、刺孔后的盒式包装烟草的气味识别能力、盒式包装烟草的气味识别能力、条式包装烟草的气味识别能力和件式包装烟草的气味识别能力6个阶段的试验研究,结果表明:德国牧羊犬对烟草气味识别能力较好,效果比较明显。     

多分类器融合的移动用户行为识别模型

移动设备放置位置多样化以及不同用户行为的差异性,大大增加了用户行为识别的难度。为了提高移动用户行为识别的准确率,本文提出了一种多分类器融合的移动用户行为识别模型(BRMMCF)。该模型根据融合算法将多个基分类器的识别结果进行融合处理,得到行为识别的最终结果。该模型分别采用SVM和决策树作为分类算法,基于数据集XUPT-AAD进行了验证。实验结果表明,该模型对静止、步行、跑步、上楼、下楼的平均识别准确率达到95.05%。     

微表情识别训练改善精神分裂症患者表情识别能力概述

精神分裂症患者的认知能力缺陷之一是面部表情识别能力受损,这种认知缺陷使得精神分裂症患者的人际沟通方面受到阻碍,影响了其社会功能。使用微表情训练工具对精神分裂症患者进行表情识别训练可以改善其表情识别能力,从而提高其社会功能。本文较系统的阐述了精神分裂症患者面部表情识别的特点,分析了微表情的概念以及使用微表情识别训练工具在改善精神分裂症患者表情识别能力中的研究进展。     

结合深度学习与图像处理的黄斑茧识别算法

剥茧缫丝是提取丝绸制品原料蚕丝的重要环节,在缫丝前需要对蚕茧进行筛选,剔除不合格的下茧。针对目前自动化识别上车茧和黄斑茧准确率低的问题,文中提出一种结合深度学习与图像处理技术的识别算法。引入空洞卷积改进YOLOv5s网络,利用改进后的网络对不同类别标签的蚕茧图片进行训练和预测;在此初识别基础上,对网络预测结果置信度小于70%的图片进行图像处理二次判别,在原始图片上根据网络预测的锚定框提取出蚕茧所在区域,经背景分割预处理后单独提取蚕茧HSV颜色模型中S通道图,在S通道图上分析蚕茧黄斑颜色特征,统计表面黄斑区域的面积占比和平均饱和度,并设定双阈值进行二次识别。经测试,该算法识别上车茧和黄斑茧的平均准确率达到94.94%,单张图片初识别加二次识别总时间为318.5 ms。     

RFID技术下的物联网前端感知系统设计及应用

物联网是一种信息传感设备,按照相关协议,连接物品同网络,使得人们可以了解物品的情况,并且操纵物品,是一种可以进行物品识别、跟踪、定位、监控的网络。因此RFID技术则成为了物联网感知前端的五官和皮肤,用药对物体进行识别,并对信息进行采集。物联网运用的主要技术有:RFID(射频识别)、无线传感器网络、Aigbee传感等技术。但是后两者无法识别物品,端内的技术职称,未来必然会获得长远的发展。     

基于深度学习的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法

本文以狗牙根草坪及其伴生杂草毛花雀稗、白三叶以及莎草为研究对象,提出了一种基于深度学习的草坪杂草识别及除草剂喷施区域检测方法。通过将原图划分为若干格子区域,利用神经网络模型对格子图片进行杂草识别,实现杂草定位并进而确定除草剂喷施区域。为探究不同神经网络模型对杂草识别的效果,选取VGGNet模型、GoogLeNet模型和ShuffleNet模型,分别以F₁值、准确率和识别速度进行对比分析。验证集下所有模型的F₁值都高于0.97,表明本研究中的三个模型对于杂草都有较好的识别效果。其中,GoogLeNet模型为杂草识别最优模型,拥有最为均衡的识别率和识别速度。其在测试集的平均准确率和识别速度分别为98.75%和36.9 fps,能够用于草坪实时杂草识别应用。结果表明,本研究提出的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法具有高度的可行性和较优的应用效果,可用于基于除草剂精准喷施的草坪杂草防控。     

从人工到智能：牛个体识别技术研究进展

牛个体识别技术是实现牛的智能测重、体况评分、体型鉴定、行为监测等自动化技术的先决条件,各种用于牛个体识别的设备和方法在不同的时间段被提出。作者首先对不同牛个体识别方法进行分类阐述,介绍了传统识别方法、生物特征识别方法和深度学习方法在牛个体识别中的研究进展,特别是当前深度学习方法在实际应用中的难点,然后详细分析了不同识别方法的优缺点。传统识别方法如耳切、耳纹、热烙等方法,依靠人工对牛进行识别,识别准确率和识别效率低,忽视了动物福利和标记持久性;无线射频识别技术将牛个体识别由人工识别转向了自动识别,提高了识别效率,但数据安全无法得到保障。随着图像识别技术的发展和深度学习方法的崛起,基于生物特征识别方法和深度学习方法的牛个体识别技术实现了非接触、安全高效的牛智能识别,但基于鼻纹印、视网膜血管和虹膜的生物特征识别方法因理想图像获取难度较大,实用性较差。深度学习方法通过深度神经网络学习图像特征,更适用于复杂条件下的图像应用,在真实的牛场养殖环境中具有广泛的应用前景和潜在价值。作者还对比了不同识别方法在各方面的差异,并在此基础上对牛个体识别技术的研究前景进行了展望。     

动物身份识别方法综述

动物身份识别技术是人们管理动物、研究动物生态学的基础，随着社会的进步和科学技术的发展，动物身份识别技术也在不断地更新和完善。文章从有侵入性和无侵入性两方面对动物身份识别技术进行了梳理，介绍了侵入性动物身份识别技术，该技术包括烙印法、纹身法、耳痕法、喷涂法和传统耳标法、电子耳标法和生物识别技术(包括视网膜或虹膜识别、唇鼻纹识别、面部识别及DNA识别),并对无侵入性身份识别方法(包括传统图像处理和机器学习方法与深度学习方法两种)数据集的获取及不同应用场景(包括固定场景、开放场景、单一物种和多物种)进行了介绍，总结了动物身份识别技术的挑战与发展趋势，旨在为动物身份识别技术的研究和应用提供参考。     

建设项目施工阶段风险的识别与控制问题探析

风险识别是风险各环节的首步也是基础,只有做好做准风险识别接下来的各种评估才有意义,所以风险识别是风险管理工作的重要一步。它是施工阶段对已发现的或已考虑进来的风险加以梳理、鉴别、分类和整理的结果,是通过一些列识别办法进行科学合理的集中整合,为后续工作打好基础。风险识别工作做得不好,通常意味着风险评价也不会做得好,势必也会影响风险的处理结果。因此,风险识别的错误认识会导致更大更繁琐的潜在风险。     

统计模式识别概论及应用

本文采用统计模式识别方法对车辆进行识别,利用主成分变换法对车辆和背景训练及测试样本进行特征提取,并应用遗传算法对特征提取阶段的结果进行特征选择,然后对测试样本做同样的提取特征的处理,最后应用训练好的支持向量机分类器进行分类识别检测。此基于统计特征的车辆识别算法不仅具有较好的适应性,而且能有效的提高识别率和降低误识别率。     

东北虎（Panthera tigris altaica）个体识别技术研究进展

对东北虎种群的科学监测是采取有效保护、管理及恢复措施的基础,而准确的个体识别又是保证有效监测的前提。尤其是在中国,在野生东北虎种群数量很少,种群密度极低的情况下,能根据它留下的各种信息进行个体识别就显得尤为重要。目前,用于野生东北虎个体识别的技术主要有：足迹识别、DNA识别、条纹识别以及气味识别等。本文对这几种技术的特点、研究进展、应用注意事项等做了介绍,并且结合中国的实际情况,分析每种技术在中国的适用性,认为如果要建立中国的东北虎种群数量数据库,足迹识别和DNA识别比较适合在中国现有东北虎分布区推广使用。通过足迹识别,信息容易获取,也是最经济和比较成熟的方法;由于种群密度低,含DNA的遗传样本虽不能每次都采集到,但可以长期积累;现阶段条纹和气味识别只能起到辅助的作用。