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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
v
3
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职称材料
面向医疗导航定位系统的点云快速配准方法
2
作者
王运梦
崔龙
+1 位作者
刘钊铭
张峰
《机械设计与制造》
2025年第9期96-100,共5页
针对医疗手术过程中的脊骨病变位置难以被医生直接观测出、病人的时间成本极其昂贵等问题,提出一种适合于医疗导航定位系统的快速点云配准方法。首先在粗配准阶段对点云数据进行预处理,包括去除NAN点、体素下采样滤波和3D-SIFT关键点提...
针对医疗手术过程中的脊骨病变位置难以被医生直接观测出、病人的时间成本极其昂贵等问题,提出一种适合于医疗导航定位系统的快速点云配准方法。首先在粗配准阶段对点云数据进行预处理,包括去除NAN点、体素下采样滤波和3D-SIFT关键点提取,然后使用4PCS算法对脊骨外轮廓的CT点云图和手工采集的关键点云数据进行大致配准,最后基于改进后的ICP算法进行精配准。四组融合实验的结果表明,相比于使用4PCS算法、NDT算法和PCA算法分别结合传统ICP算法的配准,所提改进方法的配准误差能够稳定在10以内,时间能够稳定在0.12s内,高效地完成了配准,为后续手术规划提供了较精确的导航定位。
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关键词
点云配准
医疗导航定位
ICP算法
4PCS算法
3d-sift关键点提取
NDI
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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
v
3
Keywords
beef cattle
multi-target skeleton extraction
target detection
key point detection
receptive field block
YOLO v
3
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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职称材料
题名
面向医疗导航定位系统的点云快速配准方法
2
作者
王运梦
崔龙
刘钊铭
张峰
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
出处
《机械设计与制造》
2025年第9期96-100,共5页
基金
智能微型仿昆虫跃翔机器人关键技术研究—国家自然科学基金(U2013208)
面向复杂危险场景精准作业的人机协同控制与跨域实时优化—国家自然科学基金(92067205)。
文摘
针对医疗手术过程中的脊骨病变位置难以被医生直接观测出、病人的时间成本极其昂贵等问题,提出一种适合于医疗导航定位系统的快速点云配准方法。首先在粗配准阶段对点云数据进行预处理,包括去除NAN点、体素下采样滤波和3D-SIFT关键点提取,然后使用4PCS算法对脊骨外轮廓的CT点云图和手工采集的关键点云数据进行大致配准,最后基于改进后的ICP算法进行精配准。四组融合实验的结果表明,相比于使用4PCS算法、NDT算法和PCA算法分别结合传统ICP算法的配准,所提改进方法的配准误差能够稳定在10以内,时间能够稳定在0.12s内,高效地完成了配准,为后续手术规划提供了较精确的导航定位。
关键词
点云配准
医疗导航定位
ICP算法
4PCS算法
3d-sift关键点提取
NDI
Keywords
Point Cloud Registration
Medical Navigation and Positioning
ICP Algorithm
4 PCS Algorithm
3
d-sift
KeyPointExtraction
NDI
分类号
TH16 [机械工程]
TP391.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
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
在线阅读
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职称材料
2
面向医疗导航定位系统的点云快速配准方法
王运梦
崔龙
刘钊铭
张峰
《机械设计与制造》
2025
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职称材料
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