Study on Machine Learning for Recognition System of Breeder
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Abstract
本研究之目的為改善業者種雞選拔系統，建立一套透過影像資料進行種雞篩選的種雞選拔人工智慧(Artificial Intelligence, AI)系統，可以幫助有色雞業者發展有效且快速的種雞選拔系統，系統除選出生育率性能良好的種雞，並由即早淘汱不適任的種雞，而大幅降低種雞選拔成本，如飼料成本，同時減少作業人力的需求與時間的消耗，本系統利用Google團隊開發的Tensorflow與Keras學習框架進行卷積神經網路的辨識演算法，期望能找出種雞與非種雞之間的差異性，為取得足夠且具代表性的雞隻影像，本研究同時開發了利用誘食的方式所建立的種雞選拔校正試驗系統。在實驗中將種雞與非種雞的影像到卷積神經網路影像共600張，做出的結果辨識率最高達60.03 %。The purpose of this study was to establish a breeders selection system by adopting an artificial intelligence (AI) system by filtering breeders through machine vision. It can help the colored chicken industry to improve its productive efficiency by adopting this effective and rapid breeder selection system. In addition to selecting breeders based on the fertility performance via the system, and eliminating the breeders what were ineligibility as soon as possible will dramatically reduce the cost of breeder selection, such as feed costs, and also reduce the labor demand and time consumption. The system used the Tensorflow and Keras learning frameworks is developed by the Google team to proceed the identification algorithm of Convolutional Neural Network. The developed system is used to find the difference between breeders and non-breeders. In order to obtain sufficient representative images of chicken samples, this study developed a breeder calibration and test system, which by altering feed position periodically on both ends of the image taking tunnel in the calibrating system. In the experiment, 600 images of breeder and non-breeder were taken and sent to Convolutional Neural Network. So far, the recognition rate of the developed system was up to 60.03%.致謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 x
符號說明 xi
第一章 前言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 2
第二章 文獻探討 3
2.1 台灣土雞 3
2.1.1 台灣土雞介紹 3
2.1.2 土雞(系)雜交 4
2.1.3 土雞的行為 5
2.2 機器學習 7
2.2.1 監督式學習 8
2.2.2 非監督式學習 8
2.2.3 增強式學習 10
2.3 深度學習 11
2.4 類神經網路 12
2.4.1 單層感知器 12
2.4.2 多層感知器 13
2.5 卷積神經網路 14
2.5.1 卷積層 21
2.5.2 激活函數 25
2.5.3 Dropout 30
2.5.4 池化層 31
2.5.5全連接層 32
2.5.6 Softmax 函數 32
2.5.7 損失函數 33
2.5.8 梯度下降 33
第三章 實驗設備與方法 34
3.1實驗設備 34
3.1.1 實驗場地 34
3.1.2 試驗雞隻 35
3.1.3 硬體設備 35
3.1.3.1 儲存影像電腦 36
3.1.3.2 攝像機 37
3.1.3.3 Gigabi 交換器 38
3.1.3.4 RFID Reader 39
3.1.3.5 腳環式電子標籤 40
3.1.4 軟體設備 41
3.2 實驗規劃 42
3.2.1 人工架設鐵網拍攝方式 43
3.2.2 誘食通道拍攝系統 45
3.2.3 資料預處理 49
3.2.3.1 影像擷取 49
3.2.3.2 資料擴增 49
3.2.3.3 資料正規化 51
3.2.4 建立CNN模型 51
第四章 結果與討論 52
4.1 人工架設鐵網拍攝方式結果 52
4.2 誘食通道拍攝系統結果 53
4.3 雞隻各別部位比較 55
4.3.1 雞冠數據集結果分析 55
4.3.2 腳脛數據集結果分析 57
4.3.3 身體數據集結果分析 58
第五章 結論與建議 60
5.1 結論 60
5.2 建議 61
參考文獻 6
