【摘 要】
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内蒙古自治区的草原辽阔而宽广,为草原畜牧业提供了得天独厚的优势。因此,内蒙古自治区成为了我国重要的畜牧业生产基地,蓬勃发展的羊养殖业成为了内蒙古地区的标志性产业,与此同时,过度放牧及牲畜理赔等一系列问题也随之而出,羊群羊只计数就成了解决这些问题的重要环节。传统羊只计数方法耗费时间精力且效率低下,针对传统方法的不足,本文提出基于深度学习的羊群密集计数方法,搭建羊群计数系统,为羊只数量统计提供了简单快
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内蒙古自治区的草原辽阔而宽广,为草原畜牧业提供了得天独厚的优势。因此,内蒙古自治区成为了我国重要的畜牧业生产基地,蓬勃发展的羊养殖业成为了内蒙古地区的标志性产业,与此同时,过度放牧及牲畜理赔等一系列问题也随之而出,羊群羊只计数就成了解决这些问题的重要环节。传统羊只计数方法耗费时间精力且效率低下,针对传统方法的不足,本文提出基于深度学习的羊群密集计数方法,搭建羊群计数系统,为羊只数量统计提供了简单快速且精准的平台,将深度学习的方法融入到监测草原过度放牧中,对精准牧业和智慧农场建设具有重要的指导意义。通过在羊圈搭载图像采集装置进行羊群图像的获取,对图像进行预处理后,将数据集送入基于卷积神经网络的羊群密集计数模型中进行训练,使模型具备对羊群计数的能力,从而实现对羊群密集计数的目的。最后,为了方便相关草原管理部门进行过度放牧的监测和草原实际载畜量的统计,以计数模型为基础设计了羊群羊只密集计数应用系统。主要工作内容如下:（1）在高度为1.5到3米不等的羊圈上搭建摄像头进行羊圈羊群图像采集,采集图像的像素不统一。将采集到的图像进行挑选、裁剪,利用MATLAB2015a软件制作羊圈密集羊群数据集。（2）为弥补数据采集、制作工作量大及公开羊群数据集缺乏等不足,使用生成对抗网络进行羊群图像生成,对羊群数据集进行扩增。（3）对比改进后的Modified-Seg Net算法和Modified-SFANet算法在羊圈密集羊群数据集上的计数效果。（4）基于计数效果更好的算法模型搭建羊群密集计数系统,在Ubuntu系统中,利用Django框架结合HTML、SQLite数据库等技术,实现用户通过网页浏览器对羊群进行计数的功能。本文提出的基于深度学习的羊群密集计数方法研究,在一定误差范围内实现高遮挡密集羊群羊只的精准计数,为有关部门进行草原生态环境保护提供了数据支持。所提出的使用生成对抗网络进行数据集增强的方法,为密集计数研究提供了参考依据,所设计的羊群密集计数应用系统,为牧区羊只数量统计与管理提供了现实依据。
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