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 v5s模型的奶山羊乳房区域热红外图像检测方法

奶山羊乳房区域的准确提取是奶山羊非侵入式体温检测的关键,但受乳房区域遮挡及热红外图像分辨率不高等因素影响,其检测精度尚待进一步提升。基于热红外成像技术,提出了一种基于改进YOLO v5s的奶山羊乳房关键部位检测方法。通过将原模型Backbone网络的部分卷积模块替换为ShuffleNetV2结构,以达到降低网络部署和训练过程中的参数量、实现轻量化网络设计的目的。通过在Neck网络检测头(Head)前端引入CBAM注意力机制,以达到在降低网络复杂程度的同时保证奶山羊乳房区域检测精度的目的。本研究采集了包含完整信息、残缺信息和边缘模糊的孕期奶山羊乳房红外图像4611幅,并在部位标注后进行模型训练。经测试,模型精确率为93.7%,召回率为86.1%,平均精度均值为92.4%,参数量为8×105,浮点运算量为1.9×109。与YOLO v5n、YOLO v5s、YOLO v7-tiny、YOLO v7、YOLO v8n和YOLO v8s目标检测网络相比,网络的精确率分别提高1.9、1.2、1.6、4.3、3.5、2.7个百分点,召回率提高3.4、5.0、0.1、2.6、0.9、1.5个百分点,参数量降低1.1×106、6.2×106、5.2×106、3.6×107、2.4×106和1.0×107,浮点运算量降低2.6×109、1.4×1010、1.1×1010、1.0×1011、6.8×109和2.7×1010。试验结果表明,本研究所提出的网络可以实现奶山羊乳房关键部位的精确检测,且在不损失检测精度的基础上显著降低网络的参数量,有利于网络在不同环境下的部署和使用,可为奶山羊非接触式体温监测系统设计提供借鉴。