| 基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法 |
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| 引用本文： | 涂淑琴,刘晓龙,梁云,张宇,黄磊,汤寅杰.基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法[J].农业机械学报,2022,53(8):345-352. |
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| 作者姓名： | 涂淑琴 刘晓龙 梁云 张宇 黄磊 汤寅杰 |
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| 作者单位： | 华南农业大学 |
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| 基金项目： | 广东省科技计划项目（2019A050510034）、广州市重点项目（202206010091）、广州市科技计划重点实验室建设项目（201902010081）和广东省企业特派员项目（GDKTP2021055700） |
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| 摘 要： | 为改善猪只重叠与遮挡造成的猪只身份编号（Identity，ID）频繁跳变，在YOLO v5s检测算法基础上，提出了改进DeepSORT行为跟踪算法。该算法改进包括两方面：一针对特定场景下猪只数量稳定的特点，改进跟踪算法的轨迹生成与匹配过程，降低ID切换次数，提升跟踪稳定性；二将YOLO v5s检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中，在跟踪中实现准确的猪只行为识别。实验结果表明，在目标检测方面，YOLO v5s的mAP为99.3%，F1值为98.7%。在重识别方面，实验的Top-1准确率达到99.88%。在跟踪方面，改进DeepSORT算法的MOTA为91.9%，IDF1为89.2%，IDS为33；与DeepSORT算法对比，MOTA和IDF1分别提升了1.0、16.9个百分点，IDS下降了83.8%。改进DeepSORT算法在群养环境下能够实现稳定ID的猪只行为跟踪，能够为无接触式的生猪自动监测提供技术支持。
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| 关 键 词： | 群养生猪 目标检测 行为识别 多目标跟踪 DeepSORT |
| 收稿时间： | 2022/5/8 0:00:00 |
Behavior Recognition and Tracking Method of Group housed Pigs Based on Improved DeepSORT Algorithm |
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| TU Shuqin,LIU Xiaolong,LIANG Yun,ZHANG Yu,HUANG Lei,TANG Yinjie.Behavior Recognition and Tracking Method of Group housed Pigs Based on Improved DeepSORT Algorithm[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2022,53(8):345-352. |
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| Authors: | TU Shuqin LIU Xiaolong LIANG Yun ZHANG Yu HUANG Lei TANG Yinjie |
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| Institution: | South China Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | group-housed pigs object detection behavior recognition multi-object tracking DeepSORT |
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