Til dokument

Sammendrag

In broiler breeding, precise counting is crucial for improving production efficiency and ensuring animal welfare. Nevertheless, counting chickens precisely is a challenging task especially when young chicks always huddle for warmth. Although deep learning has been widely taken in different counting related tasks, more accurate localization and counting of chickens in high stocking density scenes still has not been well investigated. We propose a point supervised dense chickens flock counting network (PCCNet), which directly utilizes points as learning targets. The network adopts information feature fusion to assist the identification of broilers high stocking density scenes. In addition, considering the distance of neighboring points as matching cost in point matching algorithms is advantageous for generating more reasonable matching results, facilitating model convergence. To validate the effectiveness of the proposed network, a Chicken Counting Dataset (CCD) is built, consisting of two subsets separated by different ages: CCD_A and CCD_B. The accuracies of PCCNet on the two subsets of CCD are 97.85% and 97.06%, with corresponding Mean Absolute Errors (MAE) of 1.966 and 5.173, and Root Mean Square Errors (RMSE) values of 3.474 and 7.034, respectively. Our model achieves better broiler counting performance than other state-of-the-art (SOTA) methods.

20220610_132125

Divisjon for matproduksjon og samfunn

TEKNOPOTET - Ny teknologi for økt presisjon i produksjon og lagring av små matpoteter


Forbruket av matpoteter er i senere tid dreid mot en økt andel små matpoteter, såkalt delikatessepoteter. Hovedmålet for prosjektet er å utvikle ny kunnskap, teknologi og verktøy for økt presisjon i dyrking og lagring av slike småpoteter. Formålet er at markedet for småpoteter i størst mulig grad skal kunne dekkes av norske småpoteter med rett kvalitet. For at produksjonen skal være lønnsom må antall knoller per plante økes, knollene må ha rett størrelse og være mest mulig jevnstore, og lagringsstrategiene må tilpasses poteter som er små og pakkes tettere i kassene.

Aktiv Sist oppdatert: 14.02.2026
Slutt: des 2027
Start: jan 2024
Screenshot from 2024-11-27 19-01-01

Divisjon for matproduksjon og samfunn

COPERNICUS - Jordbruk


Formålet med prosjektet er å ta i bruk satellitt-data fra Copernicus programmet for å utvikle rutiner og verktøy rettet inn mot jordbruksfaglige problemstillinger, og gjennom dette bidra med informasjon og råd til relevante aktører (bønder, rådgivere, jordbruksnæringa, kommuner, politikere og utdanningsinstitusjoner). Prosjektet skal dermed bidra til å forbedre dagens dyrkningspraksis, som gjennom en bedre utnyttelse av innsatsfaktorer som gjødsel og fôr også bidrar til å redusere klimaavtrykket til det norske jordbruket.

Aktiv Sist oppdatert: 09.01.2025
Slutt: des 2027
Start: apr 2022