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基于YOLOv5s网络模型的牛只日常行为识别与统计研究

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为了对牛只日常行为进行识别与时间统计,准确判断出养殖场中牛只的生活习性和健康状况,为养殖场管理提供决策依据,试验采集养殖场中牛只日常行为视频,利用labellmage对牛只站立、躺卧、采食和饮水4种日常行为进行标注,构建牛只日常行为数据集;利用YOLOv5s网络模型训练牛只日常行为数据集,识别牛只站立、躺卧、采食和饮水4种日常行为,与特征部位关系方法的识别牛只日常行为的准确率进行比较;并对养殖场中上述4种牛只日常行为视频图像帧数进行计数,建立牛日常行为时间统计算法,通过时间统计算法对上述4种牛只日常行为发生时间进行统计.结果表明:YOLOv5s网络模型对养殖场中牛只站立、躺卧、采食和饮水4种日常行为识别具有较高的识别准确率,且统计4种牛只日常行为时间的误差较低.说明利用计算机视觉对牛只各日常行为进行识别与时间统计基本能满足养殖场需求,可以为精准养殖业提供技术服务.
Identification and statistical study of cattle daily behavior based on YOLOv5s network model

王月明、杜妍茹、陈甜甜、徐立

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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010

内蒙古科技大学包头医学院,内蒙古包头014010

YOLOv5s 牛 行为 识别 准确率 站立 智慧养殖

内蒙古自治区自然科学基金内蒙古自治区科技重大专项

2019MS060362019ZD025

2022

10.13881/j.cnki.hljxmsy.2021.08.0384

黑龙江畜牧兽医(下半月)

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ISSN：
年,卷(期)：2022.(7)
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