基于深度学习的猪检测追踪和猪耳识别算法的研究

来源 :浙江理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shenlixi44
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随着整条生猪产业链中的管理智能化和摄像头设备的应用,以个体为单位进行管理逐渐成为主流,这使得在视频流中进行实时猪个体识别和追踪成为了迫切需求。同时,猪的耳朵常作为猪疾病判别的重要检查部位,也是检疫耳标等猪标志物的主要佩戴部位,使得高质量的猪耳图像拥有广阔的应用前景,也就使得猪耳目标的检测有重要意义。为了解决上述问题,本文针对猪目标检测,猪目标追踪,猪耳目标检测三个方面进行了基于深度学习的算法探究。本文主要做了如下工作:(1)搭建了简便的猪数据采集系统。(2)对多头猪目标检测与追踪问题进行研究,针对该具体问题的使用需求和使用场景,设计和制作数据集,并以此为基础训练出了基于YOLOv5s网络的猪目标检测网络,并和基于其他网络的猪识别模型进行性能对比和综合分析,然后分别使用现场视频进行模拟实地检测实验,并进行分析。(3)针对猪目标追踪问题,通过对具体场景的分析研判,针对猪相互遮挡造成前后帧匹配困难等场景特点,对于传统的Deep SORT算法进行了有针对性的改进,然后基于两段运动情况不同的视频制作猪追踪测试集,使用该测试集对改进前后的算法性能表现进行了测试和分析。(4)针对猪耳部位检测问题,通过综合构建数据集,并通过对数据集进行增强,提高其算法鲁棒性,同时通过对SSD网络进行有针对性的改进,提高其检测猪耳部位的能力,然后对改进前后的网络的性能表现进行对比实验并分析。研究结果表明,采用YOLOv5s网络为基础的猪目标检测算法,拥有优秀实时性和识别性能;改进的Deep SORT算法相比原始算法,在猪目标追踪问题上能够在保证实时性的基础上有更好的追踪性能;使用改进SSD网络构建的猪耳部位检测算法,拥有良好的可靠性,准确率和实时性。
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