【摘 要】
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随着我国养殖业大规模和集约化的发展,对牲畜的行为监管变得尤为重要,能够为疾病预防、合理喂养和繁殖育种提供数据资源,有助于更好的关注牲畜福利和繁殖效率。但目前我国畜牧养殖业仍以人工养殖为主,这种传统的养殖方式普遍存在基础设施落后、管理粗放、规模小、效率低和效益差等问题。随着智慧养殖理念的提出,基于传感器的牲畜行为识别蓬勃发展,但该方法需为牲畜佩戴传感器,容易引起应激反应,给牲畜的正常活动带来不便。本
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随着我国养殖业大规模和集约化的发展,对牲畜的行为监管变得尤为重要,能够为疾病预防、合理喂养和繁殖育种提供数据资源,有助于更好的关注牲畜福利和繁殖效率。但目前我国畜牧养殖业仍以人工养殖为主,这种传统的养殖方式普遍存在基础设施落后、管理粗放、规模小、效率低和效益差等问题。随着智慧养殖理念的提出,基于传感器的牲畜行为识别蓬勃发展,但该方法需为牲畜佩戴传感器,容易引起应激反应,给牲畜的正常活动带来不便。本文提出基于计算机视觉的牛日常行为识别方法,实现了对牛日常行为无接触、自动化的实时监测。本文研究工作主要包含以下内容:首先,构建养殖场中单目标牛日常行为数据集,利用Yolov5s目标检测算法识别单目标牛的日常行为,设计了单目标牛日常行为时间统计算法,实现单目标牛日常行为时间的统计,为后续多目标牛日常行为识别提供参考价值。然后,构建养殖场中多目标牛日常行为数据集,利用Yolov5x目标检测算法识别多目标牛日常行为,并设计多目标牛日常行为时间统计算法,实现对多目标牛日常行为时间的统计。接着,构建牛身份ID追踪数据集,利用Yolov5-deepsort目标追踪算法对养殖场中多目标牛身份ID进行追踪并识别牛的日常行为。最后,结合Yolov5-deepsort目标追踪算法设计了对每个牛身份ID下的牛各日常行为时间统计的算法,实现了养殖场中牛只身份ID追踪,牛日常行为识别以及各ID下牛日常行为发生时间的统计,为养殖场牛日常养殖管理、牛健康状况分析评估提供数据依据和一种技术解决方案,为智慧养殖和精准养殖提供技术支持。
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