【摘 要】
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针对目前猪只爬跨行为自动化检测程度较低的问题,提出了一种基于MaskR-CNN的猪只爬跨行为识别算法。首先获取猪只俯视图像,利用Labelme制作数据集标签,引入迁移学习方法训练R
【基金项目】
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国家重大科技基础设施项目(4444-10099609)
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针对目前猪只爬跨行为自动化检测程度较低的问题,提出了一种基于MaskR-CNN的猪只爬跨行为识别算法。首先获取猪只俯视图像,利用Labelme制作数据集标签,引入迁移学习方法训练ResNet-FPN网络,获取猪只分割结果,并提取每个样本中的mask像素面积。提取每个样本中的最小mask像素面积作为爬跨行为识别的经验样本集,确定爬跨行为界定阈值。利用测试集分别测试猪只分割网络模型及爬跨行为识别算法,结果表明,猪只分割网络模型的分割准确率为94%,爬跨行为识别算法准确率为94.5%。本算法能够自动有效地检测猪
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