Non-contact method for cattle weight estimation based on deep-learned convolutional neural network
Palavras-chave:
augmentation, data set, deep learned convolutional neural networkResumo
Improving the efficiency of meat and dairy farming and introducing innova-tive digital technologies into the industry are urgent tasks today. Rapid assessment of cattle weight is the main indicator for adjusting the diet and monitoring animal health. The proposed method uses the geometric dimen-sions of cows from camera images processed by computer technologies and is based on a deep learning convolutional neural network based on the Effi-cientNetB3 and Resnet18 models for segmentation and formation of key points on animal images for further identification of their characteristics. The developed system allows automating the process of measuring cattle weight, which significantly reduces labor costs and increases the economic efficiency of farms. The use of an intelligent information system (IIS) allows obtain-ing more accurate estimates of animal weight compared to traditional meth-ods, which showed an adequacy of RMSE = 0.93% (root mean squared er-ror) on an extended data set. After adaptation, the application can be used to estimate the weight of other farm animals.
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