首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

无人机跟踪羊群时羊群状态判断算法研究
作者姓名:许奇伟  杨颜博  李宝山  胡伟健  李灵芳  齐雪莹
作者单位:内蒙古科技大学信息工程学院
基金项目:内蒙古自治区自然科学基金项目(2020LH06006);;内蒙古科技大学创新基金项目(2019QDL-B51);
摘    要:为了解决无人机在跟踪羊群时,因飞行距离过近容易造成羊群受到惊吓的问题,笔者提出了一种无人机跟踪羊群时判断羊群状态的方法,即无人机采用YOLOv5-DeepSort(you only look once-DeepSort)算法对羊群进行定位跟踪,采用融合均值漂移(mean shift)和K-means聚类算法的MSK(mean shift-K-means)算法判断羊群是否受到惊吓。结果表明:YOLOv5-DeepSort算法能够用于准确定位并跟踪羊群,MSK算法能够准确判断羊群是否受到惊吓。说明该羊群状态判断方法可以用于提示无人机是否需要自动增加跟踪距离,使无人机跟踪羊群时不会造成羊只惊吓。

关 键 词:目标检测  多目标跟踪  聚类算法  状态判断  无人机  牧羊
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号