【摘 要】
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猪舍场景下,昼夜交替光线变化、热灯光照影响,及仔猪与母猪的粘连等因素,给全天候哺乳母猪姿态自动识别带来很大困难。该文以深度视频图像为数据源,提出基于改进Faster R-CNN
【机 构】
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华南农业大学电子工程学院,广东省现代养猪数据化工程技术研究中心,广东省农情信息监测工程技术研究中心,华南农业大学数学与信息学院,广州出入境检验检疫局
【基金项目】
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国家科技支撑计划（2015BAD06B03-3）, 广东省科技计划项目（2015A020209148）, 广东省应用型科技研发项目（2015B010135007）, 广州市科技计划项目（201605030013）,广州市科技计划项目（201604016122）
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猪舍场景下,昼夜交替光线变化、热灯光照影响,及仔猪与母猪的粘连等因素,给全天候哺乳母猪姿态自动识别带来很大困难。该文以深度视频图像为数据源,提出基于改进Faster R-CNN的哺乳母猪姿态识别算法。将残差结构引入ZF网络,设计ZF-D2R网络,以提高识别精度并保持实时性;将Center Loss监督信号引入Faster R-CNN训练中,以增强类内特征的内聚性,提升识别精度。对28栏猪的视频图像抽取站立、坐立、俯卧、腹卧和侧卧5类姿态共计7 541张图像作为训练集,另取5类姿态的5 000张图像作为测试
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