基于边缘计算与改进YOLOv5的群养生猪姿态识别及跟踪研究

针对现有生猪检测跟踪算法参数量多、网络相对复杂、计算量大，不利于部署在嵌入式边缘节点的问题，文章提出一种改进YOLOv5s识别算法，结合DeepSort算法，适用于嵌入式边缘计算部署的群养生猪多目标识别跟踪算法。该算法在YOLOv5s主干网络中引入空洞卷积替代普通卷积，降低网络中参数量与计算量；添加CA协调注意力机制使模型锁定重点关注候选区域，提升模型精确度；对YOLOv5s算法主干网络中BN层进行不同比例剪枝操作，减少模型计算量，最后得到最优识别模型。将优化后识别模型结合DeepSort组成Tracking By Detecting算法并移植到Jetson AGX Xavier边缘计算节点中进行试验测试。结果表明，改进的YOLOv5s相较于YOLOv5s模型减少65.3%，模型识别精确度达到96.6%，跟踪消耗时间46 ms左右，跟踪帧率约21.7帧·s-1。研究改进识别跟踪算法可满足在嵌入式边缘计算节点中稳定实时运行，加速推进深度学习算法在畜牧养殖业中的实际应用，为后期生猪预警疾病及其应对措施奠定基础。