人工智能精准监护，牛脚舒坦，奶源更放心！

2023-09-21 04:10:07

奶牛跛行检测的革命：AI技术助推现代畜牧业

计算机视觉和深度学习赋能准确识别

在现代畜牧业中，奶牛跛行是一种常见的疾病，会给奶牛带来极大的痛苦，并影响它们的生产性能。传统的人工观察方法耗时费力，准确率也不高。如今，计算机视觉和深度学习技术为奶牛跛行检测带来了革命性的突破。

来自纽卡斯尔大学的研究团队开发了一套自动化、实时跛行检测系统，该系统结合了计算机视觉和深度学习技术，能够快速、准确地识别跛行的奶牛。这个系统提取奶牛行走姿势中的关键信息，如步态、步幅、步态不对称性等，并使用深度学习模型学习这些特征与跛行之间的关系，从而对奶牛的跛行状况进行分类。

出色的准确率保障奶牛健康

该系统在超过1000头奶牛的测试中表现出惊人的准确率，达到94%至100%。这意味着它可以有效地识别出跛行的奶牛，并将其与健康的奶牛区分开来。这大大提高了奶农对奶牛跛行的检出率，为奶牛的健康保驾护航。

代码示例：

import cv2

# 加载奶牛行走姿势视频
video = cv2.VideoCapture('cow_gait.mp4')

# 创建计算机视觉算法
algorithm = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# 创建深度学习模型
model = cv2.ml.SVM_create()

# 训练模型
model.train(train_features, train_labels)

# 对视频进行跛行检测
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()

    # 使用计算机视觉算法提取特征
    fgmask = algorithm.apply(frame)

    # 将特征输入深度学习模型
    prediction = model.predict(features)

    # 根据预测结果标记跛行奶牛
    if prediction == 1:
        cv2.putText(frame, 'Limping', (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示标记后的视频帧
    cv2.imshow('Limping Detection', frame)

    # 按下空格键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
        break

# 释放视频捕捉器
video.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()