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基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法
被引量：
12
1
作者
张宏鸣
李永恒
+3 位作者
周利香
汪润
李书琴
王红艳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期285-293,共9页
针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率...
针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取。实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度。针对多目标骨架提取模型检测的关键点信息进行统计分析,提出一种对肉牛站立和卧倒行为识别的方法。实验结果表明:在目标检测方面,NC-YOLO v3模型的召回率可达99.00%,精度可达97.80%,平均精度可达97.18%。与原模型相比,平均精度提高4.13个百分点,去除的网络参数量为13.81 MB;在单牛骨架提取方面,采用8层堆叠的Hourglass网络检测关键点位置,平均精度均值可达90.75%;在多牛骨架提取方面,NC-YOLO v3构建的模型相对于YOLO v3构建的模型,平均精度均值提高4.11个百分点,达到66.05%。
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关键词
肉牛
多目标骨架提取
目标
检测
关键点检测
RFB
YOLO
v3
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职称材料
题名
基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法
被引量：
12
1
作者
张宏鸣
李永恒
周利香
汪润
李书琴
王红艳
机构
西北农林科技大学信息工程学院
宁夏智慧农业产业技术协同创新中心
西部电子商务股份有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期285-293,共9页
基金
宁夏智慧农业产业技术协同创新中心项目(2017DC53)
国家重点研发计划项目(2020YFD1100601)
国家自然科学基金项目(41771315)。
文摘
针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取。实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度。针对多目标骨架提取模型检测的关键点信息进行统计分析,提出一种对肉牛站立和卧倒行为识别的方法。实验结果表明:在目标检测方面,NC-YOLO v3模型的召回率可达99.00%,精度可达97.80%,平均精度可达97.18%。与原模型相比,平均精度提高4.13个百分点,去除的网络参数量为13.81 MB;在单牛骨架提取方面,采用8层堆叠的Hourglass网络检测关键点位置,平均精度均值可达90.75%;在多牛骨架提取方面,NC-YOLO v3构建的模型相对于YOLO v3构建的模型,平均精度均值提高4.11个百分点,达到66.05%。
关键词
肉牛
多目标骨架提取
目标
检测
关键点检测
RFB
YOLO
v3
Keywords
beef cattle
multi-target skeleton extraction
target detection
key point detection
receptive field block
YOLO v3
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法
张宏鸣
李永恒
周利香
汪润
李书琴
王红艳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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