基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态

被引：50

作者：

薛月菊 ^{[1
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朱勋沐 ^{[1
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郑婵 ^{[4
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毛亮 ^{[1
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杨阿庆 ^{[1
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涂淑琴 ^{[4
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黄宁 ^{[1
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杨晓帆 ^{[1
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陈鹏飞 ^{[1
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张南峰 ^{[5
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机构：

[1] 华南农业大学电子工程学院

[2] 广东省现代养猪数据化工程技术研究中心

[3] 广东省农情信息监测工程技术研究中心

[4] 华南农业大学数学与信息学院

[5] 广州出入境检验检疫局

来源：

农业工程学报 | 2018年 / 34卷 / 09期

基金：

广东省科技计划; 广州市科技计划项目;

关键词：

图像识别; 算法; 模型; Faster R-CNN; 残差结构; Center Loss; 哺乳母猪; 姿态识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

S828 [猪]; TP391.41 [];

学科分类号：

0905 ; 080203 ;

摘要：

猪舍场景下,昼夜交替光线变化、热灯光照影响,及仔猪与母猪的粘连等因素,给全天候哺乳母猪姿态自动识别带来很大困难。该文以深度视频图像为数据源,提出基于改进Faster R-CNN的哺乳母猪姿态识别算法。将残差结构引入ZF网络,设计ZF-D2R网络,以提高识别精度并保持实时性;将Center Loss监督信号引入Faster R-CNN训练中,以增强类内特征的内聚性,提升识别精度。对28栏猪的视频图像抽取站立、坐立、俯卧、腹卧和侧卧5类姿态共计7 541张图像作为训练集,另取5类姿态的5 000张图像作为测试集。该文提出的改进模型在测试集上对哺乳母猪的站立、坐立、俯卧、腹卧和侧卧5类姿态的识别平均准确率分别达到96.73%、94.62%、86.28%、89.57%和99.04%,5类姿态的平均准确率均值达到93.25%。在识别精度上,比ZF网络和层数更深的VGG16网络的平均准确率均值分别提高了3.86和1.24个百分点。识别速度为0.058 s/帧,比VGG16网络速度提高了0.034 s。该文方法在提高识别精度的同时保证了实时性,可为全天候母猪行为识别提供技术参考。

引用

页码：189 / 196

页数：8

共 11 条

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