【摘 要】
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针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入 RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8-Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取.实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度.针对多目标骨架提取
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100;宁夏智慧农业产业技术协同创新中心,银川750004;西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100;宁夏智慧农业产业技术协同创新中心,银川750
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针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入 RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8-Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取.实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度.针对多目标骨架提取模型检测的关键点信息进行统计分析,提出一种对肉牛站立和卧倒行为识别的方法.实验结果表明:在目标检测方面,NC-YOLO v3模型的召回率可达99.00％,精度可达97.80％,平均精度可达97.18％.与原模型相比,平均精度提高4.13个百分点,去除的网络参数量为13.81 MB;在单牛骨架提取方面,采用8层堆叠的Hourglass网络检测关键点位置,平均精度均值可达90.75％;在多牛骨架提取方面,NC-YOLO v3构建的模型相对于YOLO v3构建的模型,平均精度均值提高4.11个百分点,达到66.05％.
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为解决现有基于光谱相似性的局部样本搜索方法存在样本误选引起模型预测性能降低的问题,该研究提出先利用环境因子对叶片样本进行类别划分,然后在与待估测样本具有相同类别的样本集内进行局部样本搜索的方法.为验证该方法的有效性,将其用于实际案例中.在案例研究中,分3个时期(4-6月:抽叶期,7-9月:成熟期,10-12月:衰老期)在相同地块采集橡胶树叶片样品,然后利用该方法分别构建每个时期橡胶树叶片磷含量高光谱估测模型,并将模型预测精度与利用现有局部样本搜索方法构建的模型进行比较.为体现该研究提出方法的稳定性和可靠性
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