Development and Implementation of an IoT-Enabled Smart Poultry Slaughtering System Using Dynamic Object Tracking and Recognition
Notice bibliographique
Résumé
With growing global attention on animal welfare and food safety, humane and efficient slaughtering methods in the poultry industry are in increasing demand. Traditional manual inspection methods for stunning broilers need significant expertise. Additionally, most studies on electrical stunning focus on white broilers, whose optimal stunning conditions are not suitable for red-feathered Taiwan chickens. This study aimed to implement a smart, safe, and humane slaughtering system designed to enhance animal welfare and integrate an IoT-enabled vision system into slaughter operations for red-feathered Taiwan chickens. The system enables real-time monitoring and smart management of the poultry stunning process using image technologies for dynamic object tracking recognition. Focusing on red-feathered Taiwan chickens, the system applies dynamic tracking objects with chicken morphology feature extraction based on the YOLO-v4 model to accurately identify stunned and unstunned chickens, ensuring compliance with animal welfare principles and improving the overall efficiency and hygiene of poultry processing. In this study, the dynamic tracking object recognition system comprises object morphology feature detection and motion prediction for red-feathered Taiwan chickens during the slaughtering process. Images are firsthand data from the slaughterhouse. To enhance model performance, image amplification techniques are integrated into the model training process. In parallel, the system architecture integrates IoT-enabled modules to support real-time monitoring, sensor-based classification, and cloud-compatible decisions based on collections of visual data. Prior to image amplification, the YOLO-v4 model achieved an average precision (AP) of 83% for identifying unstunned chickens and 96% for identifying stunned chickens. After image amplification, AP improved significantly to 89% and 99%, respectively. The model achieved and deployed a mean average precision (mAP) of 94% at an IoU threshold of 0.75 and processed images at 39 frames per second, demonstrating its suitability for IoT-enabled real-time dynamic tracking object recognition in a real slaughterhouse environment. Furthermore, the YOLO-v4 model for poultry slaughtering recognition in transient stability, as measured by training loss and validation loss, outperforms the YOLO-X model in this study. Overall, this smart slaughtering system represents a practical and scalable application of AI in the poultry industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».