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公开(公告)号:CN117496591A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311355490.2
申请日:2023-10-19
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明涉及基于群养生猪姿态估计的采食行为识别方法,采用YOLOv8对俯视群养生猪视频帧进行检测,得到图像中生猪个体、食槽、饮水口的位置;通过改进的HRNet算法进行生猪姿态估计,网络采用多分辨率分支并行与高低分辨率融合的结构,通过热力图实现生猪姿态估计;采用射线法计算生猪个体关键点与食槽、饮水口区域之间的位置关系来实现生猪个体采食识别。本方法能快速准确的识别出生猪进食和饮水行为,也为进一步提高群养生猪养殖福利提供了参考。
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公开(公告)号:CN117475510A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311367756.5
申请日:2023-10-23
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征并行提取的群养生猪行为定位方法,包括:步骤1在实际养殖场环境中进行生猪视频样本采集和标注,同时搭建改进的YOLOv5及改进的SlowFast神经网络模型,利用搭建好的数据集进行模型训练;步骤2利用训练好的改进的YOLOv5神经网络模型对生猪个体进行检测定位,确定生猪行为的潜在发生区域,并将识别结果传递给生猪行为识别网络SlowFast;步骤3利用改进的SlowFast网络对生猪行为发生的潜在区域进行行为识别,判别该区域内生猪发生的行为类别。本发明通过使用改进的YOLOv5神经网络模型对群养生猪进行个体检测和定位,再利用改进后的生猪行为识别模型SlowFast对提取出的视频进行行为识别,以深度学习的方法对生猪行为自动检测,来代替人工观测,提高识别效率。
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