FEDM: a convolutional neural network based fertilised egg detection model

孵化 鉴定(生物学) 比例(比率) 极限(数学) 晋升(国际象棋) 卷积神经网络 生物 业务 计算机科学 生态学 人工智能 数学 地理 地图学 政治 政治学 数学分析 法学
作者
Zihan Gong,Musen Wang,Jun Song
出处
期刊:British Poultry Science [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.1080/00071668.2024.2356656
摘要

1. The production of goose eggs holds significant economic value on a global scale and the quality of fertilised eggs is crucial for the successful hatching and sustained development of the poultry industry. Developing a low-cost fertilised egg identification system that is suitable for large-scale testing is of great significance. However, existing methods are expensive and have high environmental detection requirements, which limit their promotion.
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