Phát hiện một số bệnh gia cầm dựa trên hình ảnh thu nhận từ camera bằng mạng nơ-ron tích chập

Tóm tắt

Bài viết giới thiệu một số kết quả trong việc nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động phát hiện sớm một số bệnh gia cầm bằng công nghệ thị giác máy sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích các hình ảnh từ camera giám sát chuồng nuôi. Hệ thống thử nghiệm sử dụng mạng nơ-ron học sâu RepVGG làm mô hình suy diễn phát hiện bệnh gia cầm. Dữ liệu để huấn luyện và đánh giá mô hình đối với 3 loại bệnh là ORT, CRD, MAREK gồm 500 ảnh cho mỗi bệnh, được thu thập từ camera giám sát chuồng nuôi và sưu tầm trên internet. Quá trình huấn luyện sử dụng 80% số ảnh mẫu, mô hình đạt sai số là 0,02 sau 5000 vòng huấn luyện. Đánh giá mô hình với 10% số mẫu còn lại đạt độ chính xác 99,94%. Trong thử nghiệm thực tế với camera giám sát chuồng nuôi (độ phân giải 1902x1080 pixels), hệ thống có thể phát hiện và phân loại đúng trên 90%, đặc biệt với bệnh có hình ảnh có nhiều đặc điểm phân biệt rõ thì độ chính xác đạt hơn 98%. Kết quả đạt được cho thấy, có thể sử dụng hệ thống để hỗ trợ cảnh báo sớm bệnh cho gia cầm nuôi. Hệ thống hoàn toàn có thể huấn luyện tiếp để phát hiện các bệnh cho gia cầm khác như: Newcastle, đậu gà (bánh trái gà), bạch lỵ, thương hàn...