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基于无人机视频流的草原放牧家畜在线检测和体重估算

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精确实时的家畜数据对发展现代畜牧业、保障畜产品有效供给和草原生态系统平衡,促进草原可持续发展至关重要.目前这些数据主要通过地面调查和基层上报方式获取,成本高、实时性差.本文在构建家畜深度学习识别模型和体重估算模型基础上,建立了基于浏览器/服务器(B/S)架构的家畜实时监控系统(http://218.202.104.82:5806/vid),利用无人机视频流,实现了家畜的在线识别、计数和体重估算.家畜识别模型训练使用了13803张无人机影像块和视频图像帧,牛的检出率为90.51％,错检率为11.64％,漏检率为9.49％,羊的检出率为91.47％,错检率为7.04％,漏检率为8.53％.体重估算模型构建采用了在青海和内蒙等地实测的头体长和牛体重数据,对牛和羊体重的估算精度分别为90.28％和90.00％.该系统将无人机和深度学习等技术应用于家畜监控领域,对禁牧、休牧等草原放牧家畜监管,以及帮助牧民远程监控家畜有重要意义.
Real-time detection and weight estimation of grassland livestock based on unmanned air-craft system video streams

王东亮、廖小罕、张扬建、丛楠、叶虎平、邵全琴、辛晓平

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中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室,北京100101

中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101

中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京100101

中国科学院地理科学与资源研究所拉萨高原生态综合试验站,北京100101

中国农业科学院农业科学与农业区划研究所呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站,北京100081

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无人机实时视频流 深度学习 家畜识别 体重估算

国家自然科学基金国家自然科学基金国家重点研发计划国家重点研发计划中国科学院战略性先导科技专项(A类)

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2021

10.13292/j.1000-4890.202111.008

生态学杂志
中国生态学学会

生态学杂志

CSTPCDCSCD
影响因子：1.439
ISSN：1000-4890
年,卷(期)：2021.40(12)
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