摘要详情

ID / 提交时间

80 / 2025-04-16 20:52:36

标题

Deep Learning Based Egg Recognition and Counting Method

关键字

deep learning, YOLOv8-n, Egg Counting, edge computing

主题及专题

3. 智慧牧场与动物福利 > （1）智慧养殖的利惠：提高动物福利与健康、环境、经济效益与劳动力

状态

摘要待审

作者

胡按楠 / 中国农业大学

摘要

随着市场大规模鸡蛋养殖的主导地位，通过智能统计集蛋线上的鸡蛋数量来计算出蛋率的需求越来越迫切。以鸡蛋为研究对象，本研究提出了一种基于 YOLOv8-n 的轻量级网络，用于对鸡蛋收集线上的鸡蛋进行实时检测和计数，并通过对算法进行剪枝和轻量化，最终将模型部署在边缘计算设备上，完成鸡蛋数量的实时本地计数。本研究的主要工作如下：（1）构建了种蛋的图像数据集。在本研究中，通过现场采集和网络采集共筛选了 4507 张种蛋图像，并通过数据增强将数据集扩展到 51,651 张。（2）本研究提出了一种基于 YOLOv8-n 模型的鸡蛋识别模型，并通过应用 SEA 注意力机制进行了改进。而越过蛋线的蛋数可以通过区域划定来计算。（3）在本研究中，可以在边缘计算设备（NVIDIA Jetson orin nano）上进行鸡蛋计数模型，通过模型压缩方法完成实时计数工作，图像处理的最终平均帧率可以达到每秒 30 帧。

重要日期

会议日期

10月20日

2025

至

10月23日

2025
04月15日 2025

摘要截稿日期
05月01日 2025

摘要录用通知日期
06月30日 2025

初稿截稿日期
08月01日 2025

终稿截稿日期
08月31日 2025

初稿录用通知日期
10月23日 2025

注册截止日期

主办单位

International Research Center for Animal Environment and Welfare (IRCAEW)
Chinese Society of Agricultural Engineering (CSAE)
China Agricultural University (CAU)
Rongchang District People’s Government
The National Center of Technology Innovation for Pigs

承办单位

Chongqing Academy of Animal Sciences (CAAS)
Key Lab of Agricultural Engineering in Structure and Environment, Chinese Ministry of Agriculture, Beijing, China