机器学习与深度学习驱动的牛识别系统：农业中的关键技术与趋势

摘要信息: 本文综述了"牛识别系统综述：机器学习与深度学习在农业的应用"，着重探讨了先进的信息技术如何在农业领域，特别是养牛业中提升生物安全和食品安全标准。随着对动物供应链中牲畜追踪和身份验证需求的增长，基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的视觉识别技术正在得到广泛应用。 文章首先从七个在线学术数据库中筛选出731篇相关研究，经过严谨的审查，最终选择了55篇进行深入剖析。这些研究主要关注两种关键应用：牛检测和牛识别。尽管早期的ML方法如支持向量机（SVM）、k-最近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）主要用于识别任务，但随着DL技术的发展，如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、Inception、You Only Look Once（YOLO）和Faster R-CNN，它们开始处理牛的检测和识别双重任务。 文章特别指出，牛的特征如口印和皮毛图案在牛识别过程中起着重要作用，这些特征被用于训练和优化算法。例如，局部二值模式（LBP）和加速鲁棒特征（SURF）是提取图像特征的有效工具，而尺度不变特征则有助于在不同视角和光照条件下保持识别的准确性。 作者通过对这些研究的系统性梳理，揭示了当前牛识别技术的发展趋势，包括但不限于特征选择、模型性能评估以及实时性和精度的权衡。此外，文章还讨论了未来可能的研究方向，比如将AI集成到智能牧场管理系统中，实现远程监控、疾病预警和精准饲养。 这篇综述为研究者、农业从业者和政策制定者提供了关于机器学习和深度学习在牛识别领域的最新进展和挑战，以及如何通过技术创新推动养牛业的现代化和可持续发展。