公开(公告)号：CN115223191B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202210542599.6

申请日：2022-05-18

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 涂淑琴 ,  梁云 ,  刘晓龙 ,  黄磊 ,  汤寅杰 ,  曾钱涛 ,  黄正鑫

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种群养生猪行为的识别和跟踪方法，包括如下步骤：S1：建立群养生猪的视频数据集；S2：构建YOLOX‑S模型；S3：构建YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S模型、卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法；S4：构建改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S+DeepSORT模型和DeepSORT优化算法。本发明能够有效改进ID频繁错误变换，提升跟踪器的准确度，保持优秀的检测跟踪速度，实现实际养猪场的猪只多类行为的实时监控与快速准确跟踪。

公开(公告)号：CN115223191A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210542599.6

申请日：2022-05-18

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 涂淑琴 ,  梁云 ,  刘晓龙 ,  黄磊 ,  汤寅杰 ,  曾钱涛 ,  黄正鑫

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种群养生猪行为的识别和跟踪方法，包括如下步骤：S1：建立群养生猪的视频数据集；S2：构建YOLOX‑S模型；S3：构建YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S模型、卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法；S4：构建改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S+DeepSORT模型和DeepSORT优化算法。本发明能够有效改进ID频繁错误变换，提升跟踪器的准确度，保持优秀的检测跟踪速度，实现实际养猪场的猪只多类行为的实时监控与快速准确跟踪。