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标准号:
DB15/T 4094-2025
标准名称:
奶山羊数字化养殖图像识别规范
标准类别:
内蒙古自治区地方标准(DB15)
标准状态:
现行-
发布日期:
2025-07-10 -
实施日期:
2025-08-10 出版语种:
简体中文下载格式:
.pdf .zip下载大小:
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标准简介:
本文件为DB15/T4094-2025《奶山羊数字化养殖图像识别规范》,规定了奶山羊数字化养殖中图像识别技术的处理设备、性能要求、校准方法、数据管理、系统维护及安全要求。
部分标准内容:
ICS65.020.30
CCSB40
内蒙古自治区地方标准
DB15/T4094-2025
奶山羊数字化养殖图像识别规范 Specification for image recognition in digital dairy goat farming
2025-07-10发布
内蒙古自治区市场监督管理局发布
2025-08-10实施
前言
DB15/T4094—2025
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件由内蒙古自治区畜牧业标准化技术委员会(SAM/TC19)归口。
本文件起草单位:内蒙古工业大学、内蒙古人才发展研究院、内蒙古自治区农牧业技术推广中心、内蒙古伊利实业集团股份有限公司、北京国科诚泰农牧设备有限公司、内蒙古自治区质量和标准化研究院。
本文件主要起草人:赵于东、房建东、纪寅、宋健、李小敏、李琦、王柏娇、赵国芳、范争气、肖静楠、董文琪、张培培、王莉莉、冯芳慧。
1 范围
本文件规定了奶山羊数字化养殖中图像识别技术的处理设备、性能要求、校准方法、数据管理、系统维护及安全要求。
本文件适用于奶山羊数字化养殖过程中的图像识别。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T4208 外壳防护等级(IP代码)
GB/T20273 信息安全技术 数据库管理系统安全技术要求
SF/T0152 图像处理技术规范
YD/T4424 基于公用通信网络的智能图像识别算法及测试评估总体技术要求
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1 羊只数图像识别 image recognition of goat count
基于图像识别技术,通过摄像设备自动识别并统计养殖场中奶山羊的数量。
3.2 发情监测 estrus monitoring
利用图像识别技术监测奶山羊的行为和体态变化,判断其是否处于发情期。
3.3 羊只身份识别 goat identification
利用图像识别技术,通过奶山羊的外观特征(如面部特征、耳标等)对个体进行身份确认。
3.4 漏检率 false positive rate
视频图像分析系统输出的目标或事件中,漏检目标数或事件数所占的百分比。[来源:YD/T4424-2023,3.1.8]
CCSB40
内蒙古自治区地方标准
DB15/T4094-2025
奶山羊数字化养殖图像识别规范 Specification for image recognition in digital dairy goat farming
2025-07-10发布
内蒙古自治区市场监督管理局发布
2025-08-10实施
前言
DB15/T4094—2025
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件由内蒙古自治区畜牧业标准化技术委员会(SAM/TC19)归口。
本文件起草单位:内蒙古工业大学、内蒙古人才发展研究院、内蒙古自治区农牧业技术推广中心、内蒙古伊利实业集团股份有限公司、北京国科诚泰农牧设备有限公司、内蒙古自治区质量和标准化研究院。
本文件主要起草人:赵于东、房建东、纪寅、宋健、李小敏、李琦、王柏娇、赵国芳、范争气、肖静楠、董文琪、张培培、王莉莉、冯芳慧。
1 范围
本文件规定了奶山羊数字化养殖中图像识别技术的处理设备、性能要求、校准方法、数据管理、系统维护及安全要求。
本文件适用于奶山羊数字化养殖过程中的图像识别。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T4208 外壳防护等级(IP代码)
GB/T20273 信息安全技术 数据库管理系统安全技术要求
SF/T0152 图像处理技术规范
YD/T4424 基于公用通信网络的智能图像识别算法及测试评估总体技术要求
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1 羊只数图像识别 image recognition of goat count
基于图像识别技术,通过摄像设备自动识别并统计养殖场中奶山羊的数量。
3.2 发情监测 estrus monitoring
利用图像识别技术监测奶山羊的行为和体态变化,判断其是否处于发情期。
3.3 羊只身份识别 goat identification
利用图像识别技术,通过奶山羊的外观特征(如面部特征、耳标等)对个体进行身份确认。
3.4 漏检率 false positive rate
视频图像分析系统输出的目标或事件中,漏检目标数或事件数所占的百分比。[来源:YD/T4424-2023,3.1.8]
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