參賽隊伍名稱：老英抓小雞
本系統可利用場域端攝影設備，於適當距離辨識個體生殖器官加以性別分類，辨識系統能直接辨識個體性別。
提案動機
在台灣養雞業生產過程中，以「公母小雞的性別辨識」最為困難，一般都要有3-5年以上的經驗才可進行人工辨識作業，也是最有系統化價值的環節。若能初步以半自動化進行性別篩分作業，必然能大為降低人員在可用人力、眼力、技術力、體力、時間上的限制，高度提升生產效益。
因此，我們希望以本方案AI辨識的方式解決勞動力及數位轉型的問題，除了可協助改善目前台灣養雞業的人力老化、人材斷層的困境之外，更能夠加速產業升級，協助用戶提供更良好的食用商品給消費者，說不定可以為抑制蛋價貢獻一份小小的心力。
解決方案
》物件偵測模型
採用YoloV7 模型 ，輸入模型位[1,3,640,640」，採用pytorch 訓練再將模型轉換為ONNX
》程式開發
主程式採用C++開發並使用Intel OpenVINO 加速模型運作，後台相關程式使用Python開發
》資料標註
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- 使用LabelImg 工具，人工標注公母雞的訓練照片
》樣本收集流程
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- 光源亮度：室內正常光照下(3,000~1,500照度)
- 辨識距離：20cm±10cm
- 辨識範圍：取樣辨識距離需要涵蓋生殖器且生殖器特徵明確。
- 個體條件：＞小雞出生一週內。
- 現場作業安排
- 採集樣品數1000張
- 照片格式JPEG、PNG
成果介紹
介紹影片：
》模型驗證：測試公母小雞各60張結果
》商業效益
採用本方案之養雞業者，可僱用多位無經驗人員進行性別辨識作業，相較傳統鑑定師數量稀少工資昂貴，採用本方案可降低36%辨識費用成本，辨識效率為傳統方案5倍，進而提高雞農採用之意願，本方案預計最高年營收可達新台幣13億元 !!。
團隊自介
團隊成員主要來自沃司科技與工研院，在國內外曾執行過智慧建築、智能工廠監控、動物性別辨識方案等相關專案，客戶包含Panasonic、Coles 、Walmart等國際知名大廠。