基于改进YOLO v8的牛只行为识别与跟踪方法

随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用改进YOLO v8算法对牛只进行目标监测,其中,在Backbone和Neck端使用C2f-faster结构,增强模型特征提取能力;引入上采样算子CARAFE,拓宽感受视野进行数据特征融合;针对牛只幼仔检测加入BiFormer注意力机制,以识别牛只小面积特征;更换动态目标检测头DyHead,融合尺度、空间和任务感知;然后,使用Focal SIoU函数,解决正负样本分配不均衡和CIoU局限性的问题。最后,将YOLO v8检测到的行为类别信息引入BoTSORT算法中,实现在复杂场景下牛只多目标行为识别跟踪。实验结果表明,提出的FBCD-YOLO v8n（FasterNet、BiFormer、CARAFE、DyHead）模型在牛只行为数据集上,相比较YOLO v5n、YOLO v7tiny和原YOLO v8n模型的mAP@0.5分别提升3.4、3.1、2.4个百分点,尤其牛只回舔行为识别平均精度提高7.4个百分点。跟踪方面,BoTSORT算法的MOTA为96.1%,MOTP为78.6%,IDF1为98.0%,HOTA为78.9%;与ByteTrack、StrongSORT算法比,MOTA和IDF1显著提升,跟踪效果良好。研究表明,在牛舍养殖环境下,本研究构建的多目标牛只行为识别跟踪系统,可有效帮助农户监测牛只行为,为牛只的自动化精准养殖提供技术支持。     

基于改进YOLO v8s的羊只行为识别方法

羊只站立、行走、采食等日常行为与其健康状况密切相关,高效、准确的羊只行为识别有助于疾病检测,对实现羊只健康预警具有重要意义。针对目前羊只多行为识别检测大多基于传感器等接触式设备,羊只活动受限,行为具有局限性,且群体养殖环境下,羊只行为多样、场景复杂、存在遮挡等造成的行为识别精度低等问题,提出了一种基于改进YOLO v8s的羊只行为识别方法。首先,引入SPPCSPC空间金字塔结构增强了模型的特征提取能力,提升了模型的检测精度。其次,新增P2小目标检测层,增强了模型对小目标的识别和定位能力。最后,引入多尺度轻量化模块PConv和EMSConv,在保证模型识别效果的同时,降低了模型参数量和计算量,实现了模型轻量化。实验结果表明,改进YOLO v8s模型对羊只站立、行走、采食、饮水、趴卧行为平均识别精度分别为84.62%、92.58%、87.54%、98.13%和87.18%,整体平均识别精度为90.01%。与Faster R-CNN、YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8s模型相比,平均识别精度分别提高12.03、3.95、1.46、2.19个百分点。研究成果可为羊只健康管理和疾病预警提供技术支撑。     

基于YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的奶牛身体分割方法

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响,现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上,加入多尺度融合模块与双向跨尺度加权特征金字塔结构,提出了YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN奶牛身体部位分割模型。其中,多尺度融合模块使模型更好地提取小目标几何特征信息,双向跨尺度加权特征金字塔结构实现了更高层次的特征融合。首先在奶牛运动通道处采集奶牛侧面图像作为数据集,为保证数据集质量,采用结构相似性算法剔除相似图像,共得到1452幅图像。然后对目标奶牛的前肢、后肢、乳房、尾部、腹部、头部、颈部和躯干8个部位进行标注并输入模型训练。测试结果表明,模型精确率为96.6%,召回率为94.6%,平均精度均值为97.1%,参数量为3.3×106,检测速度为6.2f/s。各部位精确率在90.3%~98.2%之间,平均精度均值为96.3%。与原始YOLO v8n-seg相比,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点,召回率提高2.6个百分点,平均精度均值提高3.1个百分点,改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明,精确率为93.8%,召回率为91.67%,平均精度均值为93.15%。结果表明,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN网络可以准确、快速地实现奶牛身体部位精准分割。     

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-Stack...     

基于改进YOLO v8-Pose的红熟期草莓识别和果柄检测

针对高架栽培模式下的大棚草莓,借鉴人体姿态检测算法,建立了改进YOLO v8-Pose模型对红熟期草莓进行识别与果柄关键点检测。通过对比YOLO v5-Pose、YOLO v7-Pose、YOLO v8-Pose模型,确定使用YOLO v8-Pose模型作为对红熟期草莓识别与关键点预测的模型。以YOLO v8-Pose为基础,对其网络结构添加Slim-neck模块与CBAM注意力机制模块,提高模型对小目标物体的特征提取能力,以适应草莓数据集的特点。改进YOLO v8-Pose能够有效检测红熟期草莓并准确标记出果柄关键点,P、R、mAP-kp分别为98.14%、94.54%、97.91%,比YOLO v8-Pose分别提高5.41、5.31、8.29个百分点。模型内存占用量为22 MB,比YOLO v8-Pose的占用量小6 MB。此外,针对果园非结构化的特征,探究了光线、遮挡与拍摄角度对模型预测的影响。对比改进前后的模型在复杂环境下对红熟期草莓的识别与果柄预测情况,改进YOLO v8-Pose在受遮挡、光线和角度影响情况下的mAP-kp分别为94.52%、95.48%、94.63%,较...     

基于改进YOLO v8s的小麦小穗赤霉病检测研究

为实现大田复杂背景下小麦小穗赤霉病快速准确识别,构建了包含冬小麦开花期、灌浆期和成熟期3个生育期共计640幅的小麦赤霉病图像数据集,并提出一种基于改进YOLO v8s的小麦小穗赤霉病识别方法。首先,利用全维动态卷积ODConv替换主干网络中的标准Conv,提高网络对目标区域特征的提取;然后,在Neck网络使用改进Efficient RepGFPN特征融合网络实现低层特征与高层语义信息的融合,使模型能够提取更丰富的特征信息;最后,采用EIoU损失函数替换CIoU损失函数,加快模型收敛速度,进一步提高模型准确率,实现对小麦小穗赤霉病的快速、准确识别。在自建的数据集上进行模型验证,结果表明,改进模型（OCE-YOLO v8s）对小麦小穗赤霉病的检测精度达到98.3%,相比原模型提高2个百分点;与Faster R-CNN、CenterNet、YOLO v5s、YOLO v6s、YOLO v7模型相比分别提高36、25.7、2.1、2.6、3.9个百分点。提出的OCE-YOLO v8s模型能有效实现小麦小穗赤霉病精确检测,可为大田环境下农作物病虫害实时监测提供参考。     

基于改进的YOLO v3车辆检测方法

为了有效地解决传统车辆检测算法中存在的泛化能力差、识别率不高的问题,提出了一种基于改进YOLO v3的车辆检测算法.改进的车辆算法对原YOLO v3中的模型进行剪枝处理,采用Darknet-53网络结构提取特征,同时结合回归损失函数GIOU算法对检测精度进行提高.在运用K-means++聚类分析算法处理数据基础上,运用...     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标,为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式,提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法,不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块,在提升检测精度的同时降低模型参数量,有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块,进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测,优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型,平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比,改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究,试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录,根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况,如部分行为发...     

基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

针对two-stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75～100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络——CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4-CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明：改进的YOLO v4-CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4...     

基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法

为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。     

基于改进YOLO v4的肉鸽行为检测模型研究

肉鸽行为表现与鸽舍环境舒适度和肉鸽健康状况密切相关。为实现肉鸽行为精准检测、及时掌握肉鸽健康状况,提出了基于改进YOLO v4模型的肉鸽行为检测方法。由于肉鸽社交等行为特征相似性程度高,为了在复杂环境下准确识别肉鸽行为,本文采用自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion, ASFF)模块改进YOLO v4模型,在特征金字塔网络中增加ASFF模块,根据特征权值自适应融合多层特征,充分利用不同尺度特征信息,并且ASFF模块能有效过滤空间冲突信息、抑制反向梯度不一致问题、改善特征比例不变性以及降低推理开销。基于多时段的肉鸽清洁和社交行为数据集,自制5类肉鸽行为图像数据库,采用OpenCV工具进行模糊、亮度、水雾和噪声等处理扩充图像数据集(共10 320幅图像),增加数据多样性和模拟不同识别场景,提升模型泛化能力。本文按照比例8∶2划分训练集和验证集,训练总共迭代300个周期,对不同时段、角度、尺寸的肉鸽数据集进行检测。检测结果表明,在阈值0.50和0.75时YOLO v4-ASFF检测精度比YOLO v4的mAP₅₀和mAP<...     

基于YOLO v5与短时跟踪的鸡只呼吸道疾病早期检测

针对鸡只呼吸困难这一早期呼吸道疾病显著症状难以检测的问题,提出一种基于YOLO v5与短时跟踪的鸡只呼吸道疾病早期检测方法。对YOLO v5算法进行锚框自适应设置与CIoU Loss (Complete IoU Loss)应用等特定优化后,用于群鸡复杂环境中准确识别鸡头目标并检测是否为张口状态。根据鸡头坐标框交并比实现鸡头目标短时跟踪并获取不同鸡头的短时动作序列,再对动作序列进行分析,判断张口-闭口组合出现的频率,动态检测是否存在鸡只呼吸困难情况。实验结果表明,改进YOLO v5算法检测鸡头目标的mAP为80.1%,张口检测准确率为67.3%,闭口检测准确率为92.8%,基于时间序列的呼吸困难行为检测方法的识别准确率为91.8%,召回率为75%,精准率为67.9%,可为群鸡养殖环境中的鸡只早期呼吸道疾病检测提供参考。     

基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法

日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×106,相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×109,相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。     

基于改进YOLO v5的皮蛋裂纹在线检测方法

为了解决裂纹皮蛋分选中存在的效率低、人力成本高等问题,提出了一种基于改进YOLO v5的皮蛋裂纹在线检测方法。使用EfficientViT网络替换主干特征提取网络,并采用迁移学习对网络进行训练,分别得到YOLO v5n＿EfficientViTb0和YOLO v5s＿EfficientViTb1两个模型。YOLO v5n＿EfficientViTb0为轻量化模型,相较于改进前参数量减少14.8%,浮点数计算量减少26.8%;YOLO v5s＿EfficientViTb1为高精度检测模型,平均精度均值为87.8%。采用GradCAM++对模型可视化分析,得出改进模型减少了对背景区域的关注度,证明了改进模型的有效性。设计了视频帧的目标框匹配算法,实现了视频中皮蛋的目标追踪,依据皮蛋的检测序列实现了对皮蛋的定位和裂纹与否的判别。轻量化模型的判别准确率为92.0%,高精度模型的判别准确率为94.3%。研究结果表明,改进得到的轻量化模型为运算能力较差的皮蛋裂纹在线检测装备提供了解决方案,改进得到的高精度模型为生产要求更高的皮蛋裂纹在线检测装备提供了技术支持。     

基于改进YOLO v3模型的奶牛发情行为识别研究

为提高复杂环境下奶牛发情行为识别精度和速度,提出了一种基于改进YOLO v3模型的奶牛发情行为识别方法.针对YOLO v3模型原锚点框尺寸不适用于奶牛数据集的问题,对奶牛数据集进行聚类,并对获得的新锚点框尺寸进行优化;针对因数据集中奶牛个体偏大等原因而导致模型识别准确率低的问题,引入DenseBlock结构对YOLO ...