基于深度学习的奶牛犊行为识别与分析研究

来源 :河北农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangzhenx06
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使用计算机视觉技术对奶牛犊行为进行自动检测,有利于保障奶牛储备军的质量,促进智能化养殖模式的发展。本文通过分析国内外奶牛检测技术的现状,立足于奶牛场智慧化管理需求,对计算机视觉技术与深度学习方法在奶牛犊行为识别与分析方面的应用进行了研究。本文的主要工作如下:(1)鉴于国内研究奶牛犊行为的研究样本较少,作者选择自己制作数据集,标注五大类数据:躺卧、挤头、吃食、饮水和站立,为本文奶牛犊行为识别准备合理准确的训练数据集、验证数据集和测试数据集。数据集基本涵盖了所有能反映奶牛犊健康状况的日常行为,所选图像背景的复杂程度符合实际情况。(2)研究深度学习中较为流行的Faster R-CNN,YOLOv3,YOLOv4这三种识别算法,同时利用准确率、召回率、漏检率、误检率等对三种算法模型进行了性能对比。结果表明,在识别准确率上YOLOv4算法较于前两种算法效果更好,满足在实际场景中奶牛犊图像行为识别的要求。(3)基于YOLOv4算法对奶牛犊行为的识别结果,使用python编程统计奶牛犊白天各种行为的发生频次,采用Logistic回归分析法构建奶牛犊异常行为评价模型。该模型通过分析奶牛犊躺卧、挤头、吃食、饮水、站立等行为时间,对奶牛犊的健康状况进行评价,实现对奶牛的异常行为预警。(4)使用Qt Designer软件对检测系统进行界面布置,采用python编程设计奶牛犊在线检测系统,实现奶牛犊行为的实时识别。本文构建的奶牛犊行为识别模型识别准确率高、速度快,具有广阔的应用前景。奶牛犊异常行为评价模型能够快速及时地发现奶牛犊的异常行为,为奶牛犊疾病预防提供参考。
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