【摘 要】
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生猪产业是中国畜牧业中最重要的产业之一,人工智能技术的应用推动着生猪养殖业逐渐向智能化、规模化发展。在养殖场的日常管理中,传统人工计数或电子标签的生猪数量盘点方法效率低下、计数精度不高,且会对猪体造成一定程度的损伤。基于视频图像的智能检测与计数方法能够在无接触的情况下实时对猪场进行监控,自动盘点生猪数目,有利于提高计数效率,实现养殖场的安全高效管理。本文针对养殖场生猪盘点中计数效率低,计数不准确等
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生猪产业是中国畜牧业中最重要的产业之一,人工智能技术的应用推动着生猪养殖业逐渐向智能化、规模化发展。在养殖场的日常管理中,传统人工计数或电子标签的生猪数量盘点方法效率低下、计数精度不高,且会对猪体造成一定程度的损伤。基于视频图像的智能检测与计数方法能够在无接触的情况下实时对猪场进行监控,自动盘点生猪数目,有利于提高计数效率,实现养殖场的安全高效管理。本文针对养殖场生猪盘点中计数效率低,计数不准确等问题,通过结合YOLOv5高精度目标检测器,使用改进的Deep SORT算法实现目标跟踪,并提出一种带移动方向判断的向量矢能计数方法,实现了动态生猪的实时高精度计数。本文的主要研究内容如下:(1)在生猪养殖场实地采集了大量生猪动态视频序列,筛选较有代表性的视频并用Label Img工具构建了一个包含2797张生猪图像的目标检测数据集;此外,在视频中挑选了6个生猪运动较集中的序列,通过Darklabel标注工具制作了一个包含160个生猪的目标跟踪数据集,为后面开展生猪目标检测与跟踪计数研究提供了基本数据支持,也对生猪智能养殖领域的研究提供了数据参考;(2)提出一种深度残差生猪特征提取模型,解决生猪目标跟踪过程中由于目标挤压遮挡导致的跟踪不连续的问题。首先通过YOLOv5算法对视频中的生猪实现高精度检测,通过Deep SORT算法对检测到的目标进行轨迹关联。跟踪过程中使用重训练的生猪特征提取模型,结合卡尔曼滤波预测的位置信息与特征提取的外观信息实现生猪的动态跟踪以及目标被遮挡再出现时的身份恢复;(3)提出一种带移动方向判断的向量矢能计数方法,对同一目标经过虚拟计数线时的移动方向进行判断,实现相应方向计数值统计以及总数的计算,解决了生猪在计数线附近来回移动造成的计数误差,通过实验验证了本文的跟踪计数方法平均准确率可达到98.36%,平均实时帧率可达每秒28.35帧;(4)针对本文所提出的智能生猪检测与计数系统,采用Py Qt5进行GUI界面设计,实现了离线模式和在线模式的实时高精度检测与计数功能,并添加调速功能与重计数功能,便于在目标密集时检查误检漏检情况以及提高计数结果的可靠性。
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