【基于遗传神经网络的种蛋成活识别系统】是一种运用深度学习技术,特别是遗传神经网络,来自动识别种蛋孵化成活状态的解决方案。该系统旨在解决人工识别种蛋受精状态的不准确性和低效率问题,从而提高孵化效率和减少经济损失。
在种蛋孵化过程中,环境的温度和湿度对孵化成功率至关重要,而早期无损检测无精蛋和未成活种蛋对于优化生产流程意义重大。传统的检测方法依赖于熟练工人使用手持设备,但这种方法容易受到主观因素影响,并且工作量大,难以精确判断。
文章介绍了一种基于DSP(数字信号处理器)硬件平台的种蛋成活识别系统,该系统使用DM6437处理器作为核心,构建了一个包含遗传神经网络的识别算法。系统通过摄像头获取200枚种蛋的图像,然后利用图像处理技术提取图像的色调(H)分量颜色特征。进一步地,通过主成分分析法从色度分量中找出四个主要成分,这些成分的贡献率超过90%,作为关键的识别特征。
接下来,遗传神经网络算法被用来输入这四个色度主成分特征,以此预测种蛋的成活性。遗传神经网络是一种模仿生物进化过程的优化算法,可以自适应地调整网络结构和权重,以提高预测的准确性。与传统的BP(反向传播)神经网络相比,遗传神经网络在实验中的正确识别率达到了93%,优于BP网络的86%,显示了其更高的识别精度。
通过遗传神经网络的训练和测试集样本验证,该系统可以实现种蛋受精和成活的自动检测,减少了人为因素的影响,降低了工作强度,同时也为提高孵化率提供了技术支持。该研究为自动化养殖和精准农业的发展提供了一种创新方法,有助于提升种蛋孵化的经济效益和生物安全性。