禽类疾病智能预警与防治系统设计——基于深度学习与物联网  

作　　者：蔡少霖[1] 吴丽文[1] 蔡盛灶 

机构地区：[1]汕尾职业技术学院,广东汕尾516600 [2]深圳麦迪普科技有限公司,广东深圳518000

出　　处：《农村经济与科技》2024年第12期80-82,93,共4页Rural Economy and Science-Technology

基　　金：2023年汕尾职业技术学院校级科研课题(SWKT23-005);2020年广东省普通高校青年创新人才类项目(2020WQNCX200);2021年广东省教育厅普通高校重点科研平台和项目(2021ZDZX1101)。

摘　　要：为应对禽类疾病对养殖业带来的挑战,基于深度学习与物联网技术,开发了一套禽类疾病智能预警与防治系统。通过在养殖场部署物联网设备,实时收集环境与禽体健康数据,并利用深度学习算法分析图像和视频数据,系统能够实现禽类疾病的早期诊断和精准预警。采用了卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术,优化了模型的训练效率和预测准确性。结果显示,该系统能显著提升疾病控制效率,减少经济损失,保障食品安全,为养殖业的可持续发展提供技术支撑。

关 键 词：禽类疾病 智能预警与防治 系统设计 深度学习 物联网 

分 类 号：TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S-1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]