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...     

基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,在分析车辆运动学模型的基础上,设计了一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制方法。首先,将车辆运动学模型进行线性化处理,得到车辆运动学线性跟踪误差模型,该模型可以用来预测车辆的未来行为。其次,利用此跟踪误差模型作为预测模型,应用线性模型预测控制方法,通过优化得到使性能指标最小的控制序列,将控制序列的第一步作用于系统。最后,建立了3种典型的道路试验曲线,并且在基于实时多体动力学软件Vortex搭建的虚拟仿真平台中对轨迹跟踪控制器进行了仿真。仿真结果表明,该控制器可以保证无人驾驶车辆快速且稳定地跟踪参考轨迹,距离偏差和方位偏差都在合理的范围内,且实时性可以达到要求。     

基于变前视距离的四轮同步转向农机改进纯跟踪控制

路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题,本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型,在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型,进行RTK定位坐标修正,根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点,得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离,使航向误差和横向误差最小化,实现目标点的自适应优化。仿真结果表明,本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035m,平均绝对航向误差减至0.212°;水田实验结果表明,当四轮同步转向农机作业速度为3.6km/h时,四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109m,平均绝对航向误差减至2.799°,转弯跟踪精度显著提高。     

手机定位抄表的优点与经验

安徽省枞阳供电公司(本文简称枞阳公司)通过科技创新,整合GPS,3G,GIS,IT技术,以GPS实时监控轨迹、3G实时无线传输数据的方法,成功实施了手机定位抄表系统.同时也引入了先进的"抄表时序图"等管理理念,实时监控抄表现场,为抄表到位率和抄表准确率提供了技术保障.以下对枞阳公司利用手机定位抄表的工作经验作一阐述. 1 手机定位抄表的优点 1.1 实时监控固定抄表例日和固定抄表路线 传统的手工抄表中,虽然也要求固定抄表例日和抄表线路,但实际工作时,管理部门仅能从固定抄表例日实施同步监抄来实现监督和管理.     

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进：对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。     

视频和GIS技术在森林防火中的应用

针对浙江省森林覆盖率高,并且发生森林火灾的频率也高,单纯的视频监控在夜晚无法识别等问题,提出了视频技术与地理信息系统技术相结合来监控森林火灾的方案。该方案是在森林的某个高程点上架设视频摄像设备,通过远程传输到达视频监控系统的后台,显示在森林地理信息系统上,然后根据显示的区域来监控森林火情。该方案通过同步跟踪算法实现视频技术与地理信息系统的融合,在森林防火地理信息系统上实时同步跟踪,能够提高森林防火的效率。     

基于改进复合三角函数的伺服压力机轨迹规划研究

为使伺服压力机具有良好的拉深性能,需要对其轨迹进行合理规划。针对六连杆大型伺服压力机,构建一种主传动机构轨迹规划方法。基于库伦-粘性摩擦模型,建立主传动机构的高精度动力学模型。考虑冲压过程中的工艺约束和要求,提出基于复合三角函数的伺服电机加减速控制的改进模型。针对主传动机构的能耗和效率进行分析,以滑块运动的周期能耗和生产节拍为优化指标,通过线性加权的方式构造多目标优化函数,引入机械手送料时间、滑块最大速度、主动件角速度、伺服电机动态限和热极限等约束,采用遗传算法完成了多目标优化设计。结果显示：优化后,伺服压力机主传动机构在一个周期的能效提升4.54%,生产节拍时间减小3.23%,实现了良好的拉深工艺模式。     

基于分布式流式计算的生猪养殖视频监测分析系统

基于分布式流式计算框架,提出了节点资源调度器算法,构建了可插拔的分布式流式实时计算模型,研究开发了生猪养殖视频监测分析系统。系统实现了规模化生猪养殖视频流数据采集、任务调度、实时计算、可插拔式扩展和结果展示的功能。在由1个主节点和3个从节点构成的集群下,采用改进混合高斯模型的背景更新方式,实现集群下多摄像头多目标的实时检测。平均处理速度比传统混合高斯模型提高了29.00%,平均检测率为79.00%,平均误检率比传统混合高斯模型降低了70.96%。测试结果表明,可插拔分布式流式实时计算模型具有较好的可扩展性,视频流处理算法速度和实时性得到了提升,具有较高的检测率和较低的误检率。     

基于改进TLD跟踪算法的生猪视频跟踪

养猪场其本身容易受到大规模感染,大多设置在人烟稀少的地区,传统的人员监管体制存在工作量大、效率低等问题,为实现对生猪的无接触式监管,以猪舍监控视频作为数据来源,提出基于改进TLD跟踪算法的生猪视频跟踪方法。引入SSD网络训练模型对样本进行训练,改进跟踪算法的目标检测部分,将识别结果直接带入跟踪算法,使得检测模块的窗口数量大大降低,并且可以提高检测精度和运算速度。本文提出的改进模型在测试集上,对视频中的生猪进行躺卧、静止不动和正在活动三种行为进行识别,平均准确率分别达94.26%、95.67%、91.36%。相比于传统TLD算法识别成功率和精度分别提高10.7%和6.41%。改进TLD跟踪算法在提高识别精度的同时保证识别效率,可以应用于对全时间段的生猪活跃信息监测,将检测结果作为生猪健康养殖的参考之一。     

基于DiMP的类特定养殖奶山羊跟踪方法

为准确实时跟踪羊只目标,进行疾病异常预警,实现奶山羊精细化养殖,本文基于DiMP跟踪模型,利用奶山羊跟踪对象单一且图像样本丰富的特点,结合迁移学习和类特定融合方法,设计了一种类特定的奶山羊目标跟踪模型,能够有效克服DiMP算法在跟踪类特定目标时定位精度不足的缺点。利用构建的奶山羊视频跟踪数据训练集对跟踪算法进行迁移训练,加快模型收敛速度,使评估网络预测出的边界框更贴合奶山羊真实框的位置和尺寸。在线跟踪阶段,针对目标模板仅采用第1帧特征制作整个序列的调制向量,导致该调制向量相对整个跟踪阶段特征不具代表性,与后续帧差异大的缺点,使用训练集制作包含奶山羊各种姿态的类调制向量,以指数消融方式更新奶山羊类调制向量与第1帧调制向量间的比重,增强边界框回归任务中的奶山羊特征与背景的判别性。提出的算法在测试集上的AUC(Area under curve)和精准度(Precision)分别为76.20%和60.19%,比DiMP方法分别提升6.17、14.18个百分点,跟踪速度为30 f/s,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,提出的类特定奶山羊目标跟踪方法可用于监测复杂场景下奶山羊的运动,为奶山羊精细化...     

Modelling the dynamics of sheep flocks in Egypt

A structured multi-period Goal Programming model for the determination of the optimal age structure of a flock of sheep given a set of sheep breeder goals is used to evaluate three sheep breeding flock cases in Egypt. The cases are: flocks with a fixed size over an arbitrary period of 5 years, flocks with a growing size over the same period and flocks with a fixed size and stable age structure over time. The breeder's goals considered are the total increase of kilograms weaned and the total wool produced by the flock, the decrease of the average flock age and the flock initial purchase cost.The model was applied on the local Rahmany Egyptian sheep. Results for the three considered cases are presented and discussed.     

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。     

基于三轴加速度传感器的放牧羊只牧食行为研究

内蒙古自治区草地资源丰富,养羊业为自治区的主要畜牧业,通过对放牧羊只牧食行为的识别并结合GPS监测其牧食路径,可为估测放牧区域采食量分布、放牧规划和草畜平衡的研究提供理论依据。本文采用三轴加速度传感器,设计了放牧羊只牧食行为数据无线采集系统,自动采集羊只牧食的三轴加速度数据,并建立羊只牧食行为识别的BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型,实现对羊只采食、咀嚼、反刍3种牧食行为的分类识别。在内蒙古自治区四子王旗白音朝克图镇半荒漠化草场的试验结果表明,BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型对羊只牧食行为的平均识别率分别为83.1%、89.4%和93.8%,其中卷积神经网络模型的识别精度最高,能够满足羊只牧食行为分类识别的要求。     

奶牛运动行为智能监测研究进展与技术趋势

奶牛运动行为蕴含着诸多健康信息。信息化、智能化技术的应用有助于养殖场及时掌握奶牛健康状况,提高养殖效率。本文主要针对奶牛运动行为智能监测技术的研究进展予以分析,首先对奶牛基本运动（躺卧、行走、站立）、发情、呼吸、反刍及跛行等行为的监测意义进行阐述,明确了奶牛行为监测的必要性;其次按照时间顺序分别从接触式监测方法和非接触式监测方法两方面综述了国内外相关研究现状,对相关研究的原理及成果进行详细介绍,并进行了分类总结;对奶牛行为监测产业发展现状进行了分析,介绍了国外主流牧场自动化设备供应商主营业务及代表产品;之后分别提出了当前接触式和非接触式奶牛运动行为监测方法的问题与挑战。最后,针对相关关键技术的发展趋势进行了展望。     

畜禽设施精细养殖中信息感知与环境调控综述

畜禽设施精细养殖是现代畜牧业发展的前沿领域,其核心在于物联网与传统设施养殖的深度融合。近年来,随着传统家庭式养殖模式逐渐退出,中国畜禽养殖场的管理方式已逐步迈向集约化、规模化和设施化,基于养殖动物个体管理和质量保障且满足动物福利要求的畜禽设施精细化养殖已成为畜禽养殖业的最新发展趋势。本文在阐述畜禽设施精细养殖信息感知与环境调控的重要性的基础上,介绍了信息感知与环境调控相关前沿技术,分析了面临的问题与挑战,指出智能传感器技术将成为推动畜禽设施精细养殖进步的底层驱动技术,兼顾畜禽福利和生产性能的动物拟人化智能调控技术和策略等是面临的重要挑战。最后,就中国畜禽设施精细养殖关键技术如何落地提出了相关建议,旨在为中国畜禽设施养殖业的转型升级和可持续发展提供理论参考和技术支撑。     

机器视觉技术在畜牧业中的应用

随着机器视觉技术的发展,特别是2010年以后,我国的机器视觉技术逐渐受到市场的关注,机器视觉的应用呈逐年上升趋势.畜牧业也正在从传统放养向集约化、智能化方向转型,机器视觉技术与畜牧业结合交叉最早应用在20世纪六七十年代,由于受当时的养殖环境、图像处理技术和计算机硬件的制约,仅仅停留在初级研究阶段.如今,图形图像、视频信...     

贵州省盘县畜禽良种繁育体系建设

畜禽品种是畜牧业发展的基础,随着传统畜牧业向现代畜牧业的逐步转变,必然要求建立与之相适应的畜禽良种繁育体系。根据盘县畜牧业发展实际情况和工作经验,提出畜禽良种繁育体系建立的一些观点。畜禽良种繁育体系建设既要引进良种,推广应用新技术,又要保护和应用地方品种。地方畜禽品种的保护是畜禽良种繁育体系建设的重要内容;地方畜禽品种保护是各级地方政府的责任,需要不断加大投入;地方畜禽品种保护县级宜采用建立保护区和保种场的办法。      

绒山羊同期发情的药物处理方法

做好绒山羊秋季集中发情工作,有利于人工集中冻精配种,节约液氮用量和人力,提高养羊经济效益。重点介绍前列腺素法、促性腺激素法、孕酮与孕马血促性腺激素配合使用法、营养调控刺激法、公羊刺激法、光照刺激法等6种刺激方法的使用时间、方法、用量及效果,以使母羊较好地集中发情,提高配种受胎率。     

家畜饲喂机器人研究进展与发展展望

家畜养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产水平不断提高,但较低的劳动生产率和劳动力短缺等问题严重制约中国家畜养殖业的快速发展。利用现代信息和人工智能技术,研发家畜饲喂机器人,包括喂料、推料等机器人,实现数字化、智能化的家畜养殖,提高畜牧养殖生产力是解决上述问题的主要途径。为深入分析机器人技术在家畜养殖中的研究现状,本文收集了国内外家畜机器人研究实例和文献资料,从轨道式喂料机器人、自走式喂料机器人和推料机器人3个方面重点介绍家畜饲喂机器人的研究进展,分析了饲喂机器人的技术特点和实际应用情况,从技术和应用两个方面对国内外饲喂机器人进行了比较,并从战略规划制定、核心技术发展和产业发展趋势三个方面进行展望并提出发展建议,为家畜饲喂机器人在中国的进一步发展和应用提供参考。