公开(公告)号：CN114898250B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210393478.X

申请日：2022-04-15

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李程鹏 ,  李诗梅 ,  许成果 ,  区铭强

IPC: G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的哺乳仔猪多目标跟踪方法，包括：S1、采集在栏哺乳仔猪视频，制作哺乳仔猪多目标跟踪的数据集，分为训练集与测试集；S2、改进TransTrack的网络模型，将训练集训练改进后的网络模型；S3、在测试集上，用训练后的网络模型输出仔猪检测与预测的跟踪结果；S4、设计黑暗区域自适应置信度匹配策略，找回黑暗区域的检测结果中的漏检目标；S5：设计基于历史帧标记的错检位置策略，避免检测结果中的错检。本发明解决了在栏哺乳仔猪跟踪过程中，仔猪全局特征提取能力不够，灯光出现的昏暗，以及仔猪与仔猪、母猪与仔猪之间的粘连遮挡，导致跟踪过程中，仔猪错检、漏检和id互换问题。

公开(公告)号：CN115424292A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210902846.9

申请日：2022-07-29

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  区铭强 ,  郑婵 ,  王峡锐 ,  李程鹏

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOX与DeepSORT的鱼群跟踪方法，包括：获取视频数据，并使用阈值分割的方法进行辅助标注得到训练的数据集；对数据集进行数据增强，并训练YOLOX模型、判断遮挡的二分类模型CNNocc与ReID模型，同时将YOLOX模型的推理阶段改为Soft‑NMS；根据限定的鱼群数量初始化特征集，利用DeepSORT来保存外观特征与位置信息，将YOLOX模型的检测结果送入DeepSORT进行两阶段的目标匹配，经过两阶段的目标匹配后输出当前帧的跟踪结果，并在更新阶段中采取自适应更新特征集策略更新目标特征集。本发明可有效实现鱼群多目标跟踪，克服传统人工监测方式耗时、耗力的缺点。

公开(公告)号：CN113947617A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111217322.8

申请日：2021-10-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李诗梅 ,  郑婵 ,  李程鹏

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于长短记忆的哺乳仔猪多目标跟踪方法，包括：S1：采集哺乳仔猪视频，建立哺乳仔猪多目标跟踪视频数据库；S2：搭建CenterReID模型，用数据库中的训练集和验证集对该模型进行训练并验证；S3：用训练好的CenterReID模型对数据库中的测试集进行测试，获得哺乳仔猪目标检测结果Dets和特征提取结果Features；S4：针对不同消失时间再次出现的仔猪，设计适应长短时间外观特征变化匹配机制，利用Dets和Features对连续图像哺乳仔猪进行目标ID匹配，进而获得跟踪结果。本发明能在固定场景下克服小猪运动不规律、身体形变较大、扎堆、难重新识别等困难，可自动识别跟踪哺乳仔猪，解决猪场饲养环境下饲养员长时间巡查猪群疲惫造成判断不准确的问题。

公开(公告)号：CN113947617B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202111217322.8

申请日：2021-10-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李诗梅 ,  郑婵 ,  李程鹏

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于长短记忆的哺乳仔猪多目标跟踪方法，包括：S1：采集哺乳仔猪视频，建立哺乳仔猪多目标跟踪视频数据库；S2：搭建CenterReID模型，用数据库中的训练集和验证集对该模型进行训练并验证；S3：用训练好的CenterReID模型对数据库中的测试集进行测试，获得哺乳仔猪目标检测结果Dets和特征提取结果Features；S4：针对不同消失时间再次出现的仔猪，设计适应长短时间外观特征变化匹配机制，利用Dets和Features对连续图像哺乳仔猪进行目标ID匹配，进而获得跟踪结果。本发明能在固定场景下克服小猪运动不规律、身体形变较大、扎堆、难重新识别等困难，可自动识别跟踪哺乳仔猪，解决猪场饲养环境下饲养员长时间巡查猪群疲惫造成判断不准确的问题。

公开(公告)号：CN114898250A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210393478.X

申请日：2022-04-15

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李程鹏 ,  李诗梅 ,  许成果 ,  区铭强

IPC: G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的哺乳仔猪多目标跟踪方法，包括：S1、采集在栏哺乳仔猪视频，制作哺乳仔猪多目标跟踪的数据集，分为训练集与测试集；S2、改进TransTrack的网络模型，将训练集训练改进后的网络模型；S3、在测试集上，用训练后的网络模型输出仔猪检测与预测的跟踪结果；S4、设计黑暗区域自适应置信度匹配策略，找回黑暗区域的检测结果中的漏检目标；S5：设计基于历史帧标记的错检位置策略，避免检测结果中的错检。本发明解决了在栏哺乳仔猪跟踪过程中，仔猪全局特征提取能力不够，灯光出现的昏暗，以及仔猪与仔猪、母猪与仔猪之间的粘连遮挡，导致跟踪过程中，仔猪错检、漏检和id互换问题。