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基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标实时检测方法
引用本文:沈明霞,太猛,CEDRIC Okin,刘龙申,李嘉位,孙玉文. 基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标实时检测方法[J]. 农业机械学报, 2019, 50(8): 270-279
作者姓名:沈明霞  太猛  CEDRIC Okin  刘龙申  李嘉位  孙玉文
作者单位:南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室,南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室,南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室,南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室,南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室,南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室
基金项目:政府间国际科技创新合作重点专项(2017YFE0114400)和国家自然科学基金青年基金项目(31802106)
摘    要:针对初生仔猪目标较小、分娩栏内光线变化复杂、仔猪粘连和硬性遮挡现象较为严重等问题,提出一种基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标识别方法。将分类和定位合并为一个任务,以整幅图像为兴趣域,利用特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)算法定位识别仔猪目标;对比了不同通道数数据集以及不同迭代次数对模型效果的影响;该方法支持图像批量处理、视频与监控录像的实时检测和检测结果多样化储存。实验结果表明:在数据集总量相同时,同时包含夜间单通道和白天3通道的数据集,在迭代20 000次时接近模型最优值。模型在验证集和测试集上的精确率分别为95. 76%和93. 84%,召回率分别为95. 47%和94. 88%,对分辨率为500像素×375像素的图像检测速度为53. 19 f/s,对清晰度为720 P的视频检测速度为22 f/s,可满足实时检测的要求,对全天候多干扰场景表现出良好的泛化能力。

关 键 词:初生仔猪; 实时检测; 深层卷积神经网络; FPN算法
收稿时间:2018-12-21

Real-time Detection Method of Newborn Piglets Based on Deep Convolution Neural Network
SHEN Mingxi,TAI Meng,CEDRIC Okind,LIU Longshen,LI Jiawei and SUN Yuwen. Real-time Detection Method of Newborn Piglets Based on Deep Convolution Neural Network[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(8): 270-279
Authors:SHEN Mingxi  TAI Meng  CEDRIC Okind  LIU Longshen  LI Jiawei  SUN Yuwen
Affiliation:Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province,Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province,Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province,Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province,Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province and Nanjing Agricultural University;Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province
Abstract:
Keywords:newborn piglet   real time detection   deep convolution neural network   FPN algorithm
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