![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,682,202 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,912,094 |
سامانه برآورد وزن جوجههای گوشتی به صورت جداگانه با استفاده از پردازش تصویر و آنالیز رگرسیون چندگانه | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 3، دوره 47، شماره 4، بهمن 1395، صفحه 623-615 اصل مقاله (665.59 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2017.60255 | ||
نویسندگان | ||
سمیه امرایی1؛ سامان آبدانان مهدی زاده* 2؛ سمیه سالاری3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، گروه مکانیک بیوسیستم، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان | ||
2دانشگاه رامین خوزستان | ||
3استادیار دانشکده علوم دامی و صنایع غذایی، گروه علوم دامی، دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان | ||
چکیده | ||
هدف از این پژوهش بررسی امکان تشخیص تغییرات روزانه وزن جوجههای گوشتی با استفاده از پردازش تصویر و آنالیز رگرسیون چندگانه است. بدین منظور تعداد30 قطعه جوجه گوشتی یک روزه تحت شرایط استاندارد پرورش داده شد. روزانه بعد از اخذ تصاویر، جوجهها به صورت جداگانه وزن میشدند. از 2490 تصویر اخذشده، شش ویژگی (مساحت، محیط، مساحت محدب، قطر بزرگ، قطر کوچک، خروج ازمرکز) استخراج و به منظور توسعه مدلهای رگرسیونی مورد استفاده قرار گرفتند. روابط خطی بین وزن بدن و این شش ویژگی استخراج شده از تصویر به صورت جداگانه نشان دادند که مقادیر بدست آمده برای این ویژگیها به جز خروج از مرکز برای هر پرنده به صورت جداگانه بالای 9/0 هستند. در ضمن به منظور توسعه مدل رگرسیونی چندگانه و حذف پارامترهای ورودی به این رابطه از روش گامبهگام استفاده گردید. بر اساس مدل توسعه یافتهمساحت، محیط، مساحت محدب، قطر بزرگ، قطر کوچک، اثر متقابل مساحت و قطر بزرگ، مساحت محدب و محیط، قطر بزرگ و قطر کوچک توانایی پیشگویی وزن را با 945/0 =، مقادیرخطای رگرسیون استاندارد (g)934/88 و مقدار دقت نسبی (%)12/0 در سطح احتمال 5% دارا میباشد. این مساله حاکی از توانایی پردازش تصویر و رگرسیونی چندگانه در پیشگویی وزن دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشگویی وزن؛ پردازش تصاویر دیجیتال؛ رگرسیونی چندگانه؛ جوجههایگوشتی | ||
مراجع | ||
Abdanan Mehdizadeh, S., Neves, D. P., Tscharke, M., Nääs, I. A. & Banhazi, T. M. (2015). Image analysis method to evaluate beak and head motion of broiler chickens during feeding. Computers and Electronics in Agriculture, 114, 85-95. Abdolahzare, Z., & Abdanan Mehdizadeh, S. A. (2016). Nonlinear mathematical modeling of seed spacing uniformity of a pneumatic planter using genetic programming and image processing. Neural Computing and Applications, 1-13. Ali, N.M. (1993). Variance in pigs dimensions as measured by image analysis. Livestock Environment IV, Fourth International Symposium, University of Warwick, Coventry, UK, American Society of Agricultural Engineers, MI, pp. 151-158. Alonso, J., Castañón, Á. R., & Bahamonde, A. (2013). Support Vector Regression to predict carcass weight in beef cattle in advance of the slaughter. Computers and Electronics in Agriculture, 91, 116-120. Anonymous. (1982). Live bird weighing simplified. Poultry International, 6: 44-50. Botreau, R., Veissier, I., Butterworth, A., Bracke, M.B.M., & Keeling, L.J. (2007). Definition of criteria for overall assessment of animal welfare. Journal of Animal Welfare, 16 (2), 225–228. Brandl, N., & Jørgensen, E. (1996). Determination of live weight of pigs from dimensions measured using image analysis. Computers and electronics in agriculture, 15(1), 57-72. Chedad, A., Aerts, J.M., Vranken, E., Lippens, M., Zoons, J., & Berckmans, D. (2003). Do heavy broiler chickens visit automatic weighing systems less than lighter birds? British Poultry Science, 44, 663–668. Cootes, T. F., Taylor, C. J., Cooper, D. H., & Graham, J. (1995). Active shape models-their training and application. Computer vision and image understanding, 61(1), 38-59. Deshazer, J.A., Moran, P., Onyango, C.M., Randall, J.M., & Schofield, C.P. (1988). Imaging Systems to Improve Stockmanship in Pig Production. AFRC Institute of Engineering Research, pp. 24. Doyle, I. &Leeson, S. (1989). Automatic weighing of poultry reared on a litter floor. Canadian Journal of Animal Science, 69, 1075-1081. Feighner, S.D., Godowsky, E.F., & Miller, B.M. (1986). Portable microcomputer-based weighing systems: applications in poultry science. Poultry Science, 65, 868-873. Flood, C.A., Koon, J.L., Trumbull, R.D., & Brewer, R.N. (1992). Broiler growth data-1986-1991. Transactions of the ASAE, 35(2), 703-709. Harris, P.J., Schaare, P.N., Cook, C.J., & Henderson, J.D. (2001). An ambulatory physiological monitor for animal welfare studies. Computers and Electronics in Agriculture, 32 (3), 181–194. Kashiha, M., Bahr, C., Ott, S., Moons, C. P., Niewold, T. A., Ödberg, F. O., &Berckmans, D. (2014). Automatic weight estimation of individual pigs using image analysis. Computers and Electronics in Agriculture, 107, 38-44. Khaledi, M., Shokatfadaie, M., &Nekofar, F. (2011) Investigation of Iran marketing chicken performance. Journal of Agricultural Economics and Development (Agricultural Science and Technology), 24(4), 448-445. Kuzuhara, Y., Kawamura, K., Yoshitoshi, R., Tamaki, T., Sugai, S., Ikegami, M., & Yasuda, T. (2015). A preliminarily study for predicting body weight and milk properties in lactating Holstein cows using a three-dimensional camera system. Computers and Electronics in Agriculture, 111, 186-193 Lott, B.D., Reece, F. N. & Mcnaughton, J.L. (1982). Anautomated weighing system for use in poultry research. Poultry Science, 61-236-238. Marchant, J.A. & Schofield, C.P. (1993). Extending the image process algorithm for outlining pigs in scenes. Computers and Electronics in Agriculture, 8, 261-275. Marchant, J.A., Schofield, C.P., & White, R.P. (1999). Pig growth and conformation monitoring using image analysis. Jornal of Animal Science, 68, 141–150. Mollah, M. B. R., Hasan, M. A., Salam, M. A., & Ali, M. A. (2010). Digital image analysis to estimate the live weight of broiler. Computers and electronics in agriculture, 72(1), 48-52. Morris, J.E., Cronin, G.M., & Bush, R.D. (2012). Improving sheep production and welfare in extensive systems through precision sheep management. Animal Production Science, 52 (7), 665–670. Newberry, R.C., Hunt, J.R. &Garriner, E.E. (1985). Behaviour of roaster chickens towards an automatic weighing perch. British Poultry Science, 26, 229-237. NRC. (1994). Nutrient Requirements of Poultry. 9th edition. National. Academy. Press, Washington, DC. Prakash, A., & Stigler, M. (2012). Fao Statistical Yearbook. Food and Agriculture Organization of the United Nations. http://faostat.fao.org/ Schofield, C.P., (1990). Evaluation of image analysis as a means of estimating the weight of pigs. Journal of Agricultural Engineering Research, 47, 287–296. Schofield, C.P., Marchant, J.A., White, R.P., Brandl, N., & Wilson, M. (1999). Monitoring pig growth using a prototype imaging system. Journal of Agricultural Engineering Research, 72, 205–210. Shen, H., Li, S., Gu, D., & Chang, H. (2012). Bearing defect inspection based on machine vision. Measurement, 45(4), 719-733. Tasdemir, S., Urkmez, A., &Inal, S. (2011). Determination of body measurements on the Holstein cows using digital image analysis and estimation of live weight with regression analysis. Computers and electronics in agriculture, 76(2), 189-197. Tillet, R.D., Onyango, C.M. &Marchant, J.A. (1997) Using model-based-image processing to track animal movements. Computers and Electronics in Agriculture, 17, 249-261 Turner, M.J.B., Gurney, P. &Belyavin, C.G. (1983). Automatic weighing of layer replacement pullets housed on litter or in cages. British Poultry Science, 24, 33-45. Viazzi, S., Van Hoestenberghe, S., Goddeeris, B. M., &Berckmans, D. (2015). Automatic mass estimation of Jade perch Scortumbarcoo by computer vision. Aquacultural Engineering, 64, 42-48. Wang, Y., Yang, W., Winter, P., & Walker, L. (2008). Walk-through weighing of pigs using machine vision and an artificial neural network. Biosystems Engineering, 100(1), 117-125. White, R.P., Schofield, C.P., Green, D.M., Parsons, D.J., &Whittemore, C.T. (2004). The effectiveness of a visual image analysis (VIA) system for monitoring the performance of growing/finishing pigs. Animal Science, 78, 409–418. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,370 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,883 |