计算机视觉技术越来越多地应用于生猪饮水等行为识别中,以判断生猪健康状况。现有的饮水识别方法主要依赖目标轮廓,而传统的阈值分割方式受光照、噪点等因素影响较大,提取的轮廓不够精确。提出一种基于深度学习目标检测算法YOLO(You Onl...计算机视觉技术越来越多地应用于生猪饮水等行为识别中,以判断生猪健康状况。现有的饮水识别方法主要依赖目标轮廓,而传统的阈值分割方式受光照、噪点等因素影响较大,提取的轮廓不够精确。提出一种基于深度学习目标检测算法YOLO(You Only Look Once,YOLO)的生猪行为识别方法,根据生猪位置与饮水区的关系以及是否处于静止状态综合判断其饮水行为。该方法不依赖目标轮廓,且无复杂的手动特征提取过程。在深度学习框架tensorflow上进行群养猪检测、定位以及饮水行为识别。实验证明,该算法比基于轮廓的饮水识别算法精度提高3%,达到94.0%。展开更多
文摘计算机视觉技术越来越多地应用于生猪饮水等行为识别中,以判断生猪健康状况。现有的饮水识别方法主要依赖目标轮廓,而传统的阈值分割方式受光照、噪点等因素影响较大,提取的轮廓不够精确。提出一种基于深度学习目标检测算法YOLO(You Only Look Once,YOLO)的生猪行为识别方法,根据生猪位置与饮水区的关系以及是否处于静止状态综合判断其饮水行为。该方法不依赖目标轮廓,且无复杂的手动特征提取过程。在深度学习框架tensorflow上进行群养猪检测、定位以及饮水行为识别。实验证明,该算法比基于轮廓的饮水识别算法精度提高3%,达到94.0%。
