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【Science】羊脸识别诊断疼痛指数,机器学习捕捉动物面部表情

【新智元导读】剑桥大学研究人员开发了一套绵羊面部表情识别系统,能够自动评估绵羊的疼痛指数。该系列拓展了人脸识别的相关技术,利用机器学习算法,平均准确度为 67%,与一般人水平相当,但大幅缩减了评估的时间。研究人员认为,有了更多的数据,他们的这套系统能够推广应用于其他动物。 作为一只羊,你的生活可没看上去那么轻松自在。 你会受伤、生病、感染,还无法告诉照顾你的人你处于伤痛之中。 为此,兽医开发了一套规则,通过羊的面部表情评估一只羊所遭受的痛楚。但是,这套规则对于一般人,或更具体的说,牧场相关人员而言,使用时经

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登高不系安全带自动识别

登高不系安全带自动识别采用yolov8深度学习算法框架模型,登高不系安全带自动识别能够自动检测和识别登高作业人员是否佩戴安全带,过滤其他类似物体的干扰。登高不系安全带自动识别发现有人员未佩戴安全带,将立即触发预警。根据YOLO的设计,登高不系安全带自动识别算法输入图像被划分为 7x7 的网格(grid),输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量,也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。登高不系安全带自动识别在进行模型训练时,我们需要构造训练样本和设计损失函数,才能利用梯度下降对网络进行训练。

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