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　　近日，錫林郭勒盟畜牧工作站與西北農(nóng)林科技大學(xué)宋懷波教授團(tuán)隊(duì)共同在《農(nóng)業(yè)人工智能(英文)》發(fā)表研究論文《基于YOLOv5深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)的馬匹烙印自動(dòng)旋轉(zhuǎn)定位識(shí)別技術(shù)》。該研究以錫林郭勒盟馬匹廣泛使用的液氮標(biāo)記為樣本，采用YOLOv5進(jìn)行數(shù)字記錄識(shí)別，針對馬匹烙印的識(shí)別，開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的兩步識(shí)別法。

　　準(zhǔn)確的個(gè)體識(shí)別是實(shí)現(xiàn)智能畜牧業(yè)的必要條件，也是實(shí)現(xiàn)大型畜禽行為智能識(shí)別、性能評(píng)價(jià)、健康監(jiān)測的基礎(chǔ)。實(shí)際生產(chǎn)中家畜普遍使用編號(hào)代表個(gè)體進(jìn)行管理登記。目前，數(shù)字識(shí)別的研究成果越來越成熟，但現(xiàn)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(shí)別的穩(wěn)定性不理想。同時(shí)基于生物識(shí)別特征(面部、虹膜、身體斑點(diǎn)等)的深度學(xué)習(xí)方法極易受到外部干擾的影響，算法復(fù)雜度高。當(dāng)樣本量變大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的大小將呈指數(shù)級(jí)增長，新增加個(gè)體后，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)就需要進(jìn)行再培訓(xùn)，開發(fā)成本相對提高。采用烙印編號(hào)用于個(gè)體自動(dòng)識(shí)別，與基于生物特征的方法相比，識(shí)別標(biāo)記可以有效減少網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，并具有更高的魯棒性，可部署的硬件更多，響應(yīng)速度更快。

　　近年來，錫林郭勒盟畜牧工作站積極實(shí)施國家、自治區(qū)畜禽種業(yè)項(xiàng)目，不斷探索家畜數(shù)字化育種、保種舉措，有效提高了種畜選留質(zhì)量和保種工作精度。目前已建立“肉牛數(shù)字化育種平臺(tái)”和“蒙古馬數(shù)字化保種平臺(tái)”，同時(shí)正在開發(fā)“賽馬登記系統(tǒng)”?，F(xiàn)已推廣應(yīng)用肉牛數(shù)字化測定設(shè)備114處，蒙古馬數(shù)字化保種設(shè)備41處，下一步將繼續(xù)加強(qiáng)智慧畜牧業(yè)技術(shù)的推廣應(yīng)用工作，不斷提高畜牧業(yè)的數(shù)字化程度和智能化水平。(記者 李會(huì)飛)