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# 基於乳牛臀部深度影像的實際體重估計方法

> 生物機電工程 2024 研討會論文，以乳牛臀部深度影像結合影像前處理與前饋類神經網路（FNN），建立非接觸式體重估計迴歸方法，有效提升精準畜牧管理中體重量測作業的效率與準確度。

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<PubMeta type="conference" venue="2024 Conference on Agricultural Machinery and Bio-Mechatronics Engineering" date="2024-10-24" url="https://sites.google.com/view/2024amebe" />

# 基於乳牛臀部深度影像的實際體重估計方法

周家銘、彭楚文、朱玟霖、江信毅、蔡筱萍

## 摘要 Abstract

隨著現代農業科技的快速發展，精準畜牧業逐漸成為提升管理效率、降低成本，並促進動物健康的重要趨勢。傳統的體重估計技術主要依賴磅秤來測量體重，此方法非常耗時，並且需要大量人力引導牛隻到磅秤區域。為了解決以上傳統牧場所面臨的挑戰，本研究以非接觸的方式獲取牛隻臀部影像資料，透過影像處理技術從深度影像中精確提取臀部特徵，並蒐集牧場測量的實際體重作為驗證資料。以此開發一種新的體重估計方法，利用標準物量化實驗來確定距離、像素與實際面積的相關性，進而建構指數回歸型模型來定義臀部面積。接著，將以上提取的特徵用於機器學習和回歸分析建立乳牛實際體重估計模型。此方法在成年乳牛的體重估計中表現較為出色，無需接觸乳牛的優勢，來快速預測體重資料，並且可實時監測乳牛體重變化，協助牧場即時調整飼養策略。未來的研究將致力於技術的優化（如機器學習模型），提升體重預測的精確度和速度。挑戰在不同環境中的通用性以及實現自動化技術，進一步促進精準畜牧業的智能化發展。

## 關鍵字 Keywords

* 乳牛體重預測
* 影像處理
* 機器視覺
* 指數回歸型模型
* 精準畜牧業

## 研究結果示例

深度影像透過形態學操作處理後，再使用分類器將影像分類出完整臀部影像。左圖標示（NG），表示無完整臀部影像，右圖標示（OK），表示有完整臀部影像。
接著使用完整有效的臀部影像，進行標準物量化實驗來確定距離、像素與實際面積的相關性，進而建構指數回歸型模型來估算牛隻體重。

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## 引用格式 BibTeX

```bibtex theme={null}
@inproceedings{zhou2024biomech,
  author    = {周家銘、彭楚文、朱玟霖、江信毅、蔡筱萍},
  title     = {基於乳牛臀部深度影像的實際體重估計方法},
  booktitle = {2024 農機與生機學術研討會},
  year      = {2024},
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```