基于DeepSORT算法的肉牛多目标跟踪方法

肉牛的运动行为反映其健康状况,在实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪,对感知肉牛的运动行为至关重要。基于YOLO v3改进算法（LSRCEM-YOLO）,利用视频监控实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法采用MobileNet v2作为目标检测骨干网络,根据肉牛分布不均、目标尺度变化较大的特点,提出通过添加长短距离语义增强模块（LSRCEM）进行多尺度融合,结合Mudeep重识别模型实现了肉牛多目标跟踪。结果表明：在目标检测方面,LSRCEM-YOLO的mAP值达到了92.3%,模型参数量仅为YOLO v3的10%,相比YOLO v3-tiny也降低了31.34%;在肉牛重识别方面,采用基于调整感受野的Mudeep模型,获得了更多的多尺度特征,其Rank-1指标达到了96.5%;多目标跟踪的多目标跟踪准确率相对于DeepSORT算法从32.3%提高到了45.2%,ID switch次数降低了69.2%。本文方法可为实际环境下的肉牛行为实时跟踪、行为感知提供技术参考。     

基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法

针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8-Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取。实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度。针对多目标骨架提取模型检测的关键点信息进行统计分析,提出一种对肉牛站立和卧倒行为识别的方法。实验结果表明：在目标检测方面,NC-YOLO v3模型的召回率可达99.00%,精度可达97.80%,平均精度可达97.18%。与原模型相比,平均精度提高4.13个百分点,去除的网络参数量为13.81 MB;在单牛骨架提取方面,采用8层堆叠的Hourglass网络检测关键点位置,平均精度均值可达90.75%;在多牛骨架提取方面,NC-YOLO v3构建的模型相对于YOLO v3构建的模型,平均精度均值提高4.11个...