【摘 要】
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如何解决运动中肉牛关键部位自动识别,是实现肉牛异常行为早期发现的关键。该文通过Kinect采集肉牛图像的2种模态(Depth和RGB):基于RGB模态提出随机最近邻像素比较法,实现肉
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁省农业信息化工程技术研究中心,北京农业信息技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31601218,31601217,1601219,31601281)
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如何解决运动中肉牛关键部位自动识别,是实现肉牛异常行为早期发现的关键。该文通过Kinect采集肉牛图像的2种模态(Depth和RGB):基于RGB模态提出随机最近邻像素比较法,实现肉牛动作样本的自动抓取;基于Depth模态提出深度均值法,实现彩色图像背景过滤并保留肉牛形体信息,生成DRGB图像样本;基于Fast R-CNN设计识别器,参考Alex Net设计了8种分类网络并比较网络分类精度,选择最优网络作为识别器的基础网络;输入DRGB样本对网络的识别部分二次训练,最终得到符合精度要求的识别器。试验证明,RNNPC的有效数据率为94%;Selective Search算法在DRGB上产生的候选区域数量减少90%;识别网络的平均分类精度可以达到75.88%,处理图像速率为4.32帧/s,效果优于原Fast RCNN,基本可以实现运动中肉牛形体部位识别。
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