Nội dung có ở:
English Indonesia (Indonesian) Melayu (Malay) ไทย (Thai) Philipino
GIỚI THIỆU
Hiện nay, có khoảng 20,000-30,000 gà thịt được nuôi trong các nhà nuôi quy mô thương mại ở Hoa Kỳ và điều này đã gây ra mối lo ngại ngày càng tăng của xã hội về phúc lợi động vật.
Đánh giá hằng ngày về sức khỏe và sự tăng trưởng của đàn gà thịt , vốn tốn nhiều công sức và dễ sai sót (khi thực hiện bởi con người), thường được làm thủ công. Do đó, ta cần có một công cụ tự động phát hiện và phân tích hành vi của đàn gà và dự đoán được tình trạng phúc lợi của chúng.
Công nghệ học sâu (deep learning) có tính năng biểu thị mạnh mẽ, tốc độ xử lý nhanh và có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến nhiễu bên ngoài (external interferences).
Do đó, thuật toán học sâu (deep learning algorithms) là mô hình thích hợp để phát triển một công cụ tự động, hiệu quả và thông minh để sử dụng trong ngành chăn nuôi chuẩn xác.
Tuy nhiên, kích thước của con vật và số lượng lớn đàn gà nuôi trong một nhà nuôi là một thách thức trong việc áp dụng các kỹ thuật học sâu để theo dõi từng con gà.
Trong nghiên cứu hiện tại, chúng ta đã tích hợp mô-đun convolutional block attention (CBAM) vào YOLOv5 để tăng cường khả năng trích xuất các đặc điểm hình ảnh của thuật toán.
PHƯƠNG PHÁP
Nghiên cứu này được tiến hành tại một trại gà thịt thử nghiệm ở Trung tâm Nghiên cứu Gia cầm của Đại học Tiểu bang Georgia , Athens, Hoa Kỳ.
Camera độ nét cao (PRO-1080MSFB, Swann Communications, Santa Fe Springs, CA) được gắn trên trần nhà nuôi (cao 2.5 m so với sàn nhà nuôi) để quay video (15 khung hình/giây, 1440 pixel × 1080 pixel).
Hai loại nền chuồng khác nhau (vụn thông tươi và nền độn chuồng tái sử dụng trước đây dùng để nuôi ba lứa đàn gà thịt) được chọn làm bối cảnh ứng dụng (application scenes) để phát hiện gà thịt. Đối với hai bối cảnh nền chuồng (litter scenes), có 70 hình ảnh được chọn từ ngày 2, ngày 9, ngày 16 và ngày 23, tương ứng, cho 560 hình ảnh.
Hình 1. Ví dụ về hình ảnh con gà thịt từ nhiều cảnh (scenes) khác nhau. a. Hình ảnh gà thịt từ sàn nền chuồng tái sử dụng. b. Hình ảnh gà thịt từ sàn nền vụn gỗ thông tươi. c. Hình ảnh gà thịt từ sàn có nhiều chuồng.
Ngoài ra, để đánh giá năng suất phát hiện của mô hình trong các cảnh chứa nhiều chuồng, các mẫu hình ảnh được hiển thị trong Hình 1c đã được tạo, trong đó có 70 hình ảnh được chọn cho ngày 16 và ngày 23.
Cuối cùng, có 700 hình ảnh được thu thập và phân chia ngẫu nhiên thành tập dữ liệu huấn luyện (training set) và tập thử ng...
