為實(shí)現(xiàn)群養(yǎng)豬的視覺(jué)追蹤和行為監(jiān)測(cè),針對(duì)豬舍中仔豬因擁擠堆疊等習(xí)性而導(dǎo)致的目標(biāo)個(gè)體粘連、圖像分割困難問(wèn)題,提出基于雙金字塔網(wǎng)絡(luò)的RGB-D群豬圖像分割方法。該方法基于實(shí)例分割Mask R-CNN框架,在特征提取網(wǎng)絡(luò)（Res Net101）基礎(chǔ)上改進(jìn)成雙金字塔特征提取網(wǎng)絡(luò)。RGB圖像和Depth圖像分別提取特征后進(jìn)行融合,輸入?yún)^(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)得到預(yù)選錨（ROI）和共享特征輸入Head網(wǎng)絡(luò),通過(guò)類別、回歸和掩模3個(gè)分支,輸出檢測(cè)目標(biāo)的位置和分類結(jié)果,實(shí)現(xiàn)豬舍場(chǎng)景下群養(yǎng)仔豬粘連區(qū)域的有效個(gè)體分割。網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練采用2 000組圖像樣本,按照4∶1比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。試驗(yàn)結(jié)果表明,雙金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature pyramid networks,FPN）能有效解決顏色相近、個(gè)體相似的群豬粘連問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)單個(gè)仔豬區(qū)域的完整分割,分割準(zhǔn)確率達(dá)89.25%,訓(xùn)練GPU占有率為77.57%,與Mask R-CNN和Pig Net網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果相比,分割準(zhǔn)確率和分割速度均有較大提高。雙金字塔網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于多種行為狀態(tài)、不同粘連程度的群豬圖像中個(gè)體分割都取得了良好效果,模型泛化性和魯棒性較好,為群養(yǎng)豬的個(gè)體自動(dòng)追... 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 數(shù)據(jù)采集平臺(tái)
    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注
    1.3 群養(yǎng)豬圖像分割的雙金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    1.4 模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置
2 群養(yǎng)豬圖像分割試驗(yàn)
    2.1 試驗(yàn)方法
    2.2 試驗(yàn)設(shè)備
    2.3 試驗(yàn)流程
3 試驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)際效果檢驗(yàn)與分析
        3.1.1 不同豬體粘連程度及分析
        3.1.2 不同豬只行為分析及個(gè)體識(shí)別
    3.2 不同模型性能分析與比較
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]多環(huán)境參數(shù)控制的豬養(yǎng)殖箱設(shè)計(jì)及箱內(nèi)氣流場(chǎng)分析[J]. 高云,陳震撼,王瑜,李小平,郭繼亮.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(02)
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本文編號(hào)：3153011