近日，錫林郭勒盟畜牧工作站與西北農林科技大學宋懷波教授團隊共同在《農業(yè)人工智能(英文)》發(fā)表研究論文《基于YOLOv5深度學習算法開發(fā)的馬匹烙印自動旋轉定位識別技術》。該研究以錫林郭勒盟馬匹廣泛使用的液氮標記為樣本，采用YOLOv5進行數字記錄識別，針對馬匹烙印的識別，開發(fā)了一種基于深度學習的兩步識別法。
準確的個體識別是實現智能畜牧業(yè)的必要條件，也是實現大型畜禽行為智能識別、性能評價、健康監(jiān)測的基礎。實際生產中家畜普遍使用編號代表個體進行管理登記。目前，數字識別的研究成果越來越成熟，但現有的圖像處理方法容易受到環(huán)境條件的影響，直接用于牲畜烙印識別的穩(wěn)定性不理想。同時基于生物識別特征(面部、虹膜、身體斑點等)的深度學習方法極易受到外部干擾的影響，算法復雜度高。當樣本量變大時，網絡的大小將呈指數級增長，新增加個體后，整個網絡就需要進行再培訓，開發(fā)成本相對提高。采用烙印編號用于個體自動識別，與基于生物特征的方法相比，識別標記可以有效減少網絡規(guī)模，并具有更高的魯棒性，可部署的硬件更多，響應速度更快。
近年來，錫林郭勒盟畜牧工作站積極實施國家、自治區(qū)畜禽種業(yè)項目，不斷探索家畜數字化育種、保種舉措，有效提高了種畜選留質量和保種工作精度。目前已建立“肉牛數字化育種平臺”和“蒙古馬數字化保種平臺”，同時正在開發(fā)“賽馬登記系統(tǒng)”?，F已推廣應用肉牛數字化測定設備114處，蒙古馬數字化保種設備41處，下一步將繼續(xù)加強智慧畜牧業(yè)技術的推廣應用工作，不斷提高畜牧業(yè)的數字化程度和智能化水平。(記者 李會飛)
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