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基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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【目的】为水稻紫色叶舌标记性状在分子标记辅助育种、品种鉴定、制种除杂和植物新品种权保护等方面的应用提供参考。【方法】以日本晴(叶舌为绿色)与WPB-1(叶舌为紫色)作为亲本,通过系列杂交、自交与回交构建BC1F4代群体,通过表型统计与遗传分析,结合表型混样池的GSR 40 K SNP芯片检测,筛选存在差异的分子标记位点,进而定位目标基因可能存在的区段。【结果】水稻叶舌颜色性状至少受2个基因控制。当2个基因均为显性时叶舌表现为紫色,否则表现为绿色,且2个控制基因为显性互补效应;筛选出与叶舌颜色性状相关的差异位点27个,分别位于第2、3、4和8染色体上。【结论】研究群体中位于第4染色体目标区段上的1个目标基因有可能是Os04g0557500,该基因控制花色苷的积淀;另1个基因可能是未被发现的新基因,需进行后续研究确定。 相似文献
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丘陵地区能否实现农业机械化, 怎样实现农业机械化,一直是多年来困扰丘陵地区的一大难题。近年来, 笔者在总结各地经验的同时,结合广安地区地貌特征以及经济条件等实际情况,对丘陵地区如何实现农业机械化进行了大胆的摸索和尝试。 相似文献
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