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基于深度学习的生猪饮水行为识别研究

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计算机视觉技术越来越多地应用于生猪饮水等行为识别中,以判断生猪健康状况.现有的饮水识别方法主要依赖目标轮廓,而传统的阈值分割方式受光照、噪点等因素影响较大,提取的轮廓不够精确.提出一种基于深度学习目标检测算法YOLO(You Only Look Once,YOLO)的生猪行为识别方法,根据生猪位置与饮水区的关系以及是否处于静止状态综合判断其饮水行为.该方法不依赖目标轮廓,且无复杂的手动特征提取过程.在深度学习框架tensorflow上进行群养猪检测、定位以及饮水行为识别.实验证明,该算法比基于轮廓的饮水识别算法精度提高3%,达到94.0%.
Pig Drinking Behavior Recognition Based on Deep Learning

卞子煜、朱伟兴

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江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013

深度学习 目标检测 饮水行为 群养猪 YOLO算法

国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程项目

31172243苏政办发[2011]6号

2021

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子:0.524
ISSN:1672-7800
年,卷(期):2021.20(1)
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