为了实现生猪耳根体表温度自动检测,减少快速判别尺寸空间跟踪(Fast discriminative scale space tracking,FDSST)方法在热红外视频中进行头部跟踪产生的误差,提出了一种利用骨架扫描策略改进FDSST的生猪耳根体表温度检测方法。首先对...为了实现生猪耳根体表温度自动检测,减少快速判别尺寸空间跟踪(Fast discriminative scale space tracking,FDSST)方法在热红外视频中进行头部跟踪产生的误差,提出了一种利用骨架扫描策略改进FDSST的生猪耳根体表温度检测方法。首先对视频的初始帧进行预处理,提取精简后的生猪整体骨架;其次,设计骨架扫描策略,扫描头部骨架前端关键点,实现头部在初始帧的定位;再次,采用FDSST跟踪生猪头部,每连续跟踪N帧后,采用骨架扫描策略重新定位头部,减少跟踪框漂移;最后提出耳根体表温度提取方法,根据头部左右耳侧温度分布,提取耳根温度并误差校正。利用采集到的30只生猪的视频数据,在Matlab平台上进行了测试,并与FDSST算法、压缩感知跟踪和核相关滤波跟踪等高效算法对比分析。结果表明,本文方法的跟踪平均精确度分别提高了7.82、11.82、8.78个百分点,提取的耳根最大温度误差为0.32℃。展开更多
针对目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的情况,提出一种融入SSD(Single Shot Multi Box Detecter)检测的方案,从而有效地避免了跟踪框的漂移。首先对要跟踪的特定种类的目标进行深度学习检测模型的预训练,然后...针对目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的情况,提出一种融入SSD(Single Shot Multi Box Detecter)检测的方案,从而有效地避免了跟踪框的漂移。首先对要跟踪的特定种类的目标进行深度学习检测模型的预训练,然后利用本文所设计的融合判别尺度空间算法完成目标定位和跟踪。由判别尺度空间模型对目标实施初步定位,在候选区域进行特征检测,并设计了一种运动估计淘汰体制,以保证候选区域目标的唯一性,最终完成目标的精确定位。实验证明,该方法能有效避免相似背景干扰和遮挡时所造成的跟踪框漂移,同时在目标快速运动,尺度和形状变化时均能完成鲁棒性的跟踪。展开更多
文摘为了实现生猪耳根体表温度自动检测,减少快速判别尺寸空间跟踪(Fast discriminative scale space tracking,FDSST)方法在热红外视频中进行头部跟踪产生的误差,提出了一种利用骨架扫描策略改进FDSST的生猪耳根体表温度检测方法。首先对视频的初始帧进行预处理,提取精简后的生猪整体骨架;其次,设计骨架扫描策略,扫描头部骨架前端关键点,实现头部在初始帧的定位;再次,采用FDSST跟踪生猪头部,每连续跟踪N帧后,采用骨架扫描策略重新定位头部,减少跟踪框漂移;最后提出耳根体表温度提取方法,根据头部左右耳侧温度分布,提取耳根温度并误差校正。利用采集到的30只生猪的视频数据,在Matlab平台上进行了测试,并与FDSST算法、压缩感知跟踪和核相关滤波跟踪等高效算法对比分析。结果表明,本文方法的跟踪平均精确度分别提高了7.82、11.82、8.78个百分点,提取的耳根最大温度误差为0.32℃。
文摘针对目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的情况,提出一种融入SSD(Single Shot Multi Box Detecter)检测的方案,从而有效地避免了跟踪框的漂移。首先对要跟踪的特定种类的目标进行深度学习检测模型的预训练,然后利用本文所设计的融合判别尺度空间算法完成目标定位和跟踪。由判别尺度空间模型对目标实施初步定位,在候选区域进行特征检测,并设计了一种运动估计淘汰体制,以保证候选区域目标的唯一性,最终完成目标的精确定位。实验证明,该方法能有效避免相似背景干扰和遮挡时所造成的跟踪框漂移,同时在目标快速运动,尺度和形状变化时均能完成鲁棒性的跟踪。
