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题名基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计
被引量：5
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作者
姚裔芃
徐晨
陈鸿基
刘勇
徐顺来
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机构
西南大学计算机与信息科学学院/软件学院
重庆市畜牧科学院/国家生猪技术创新中心
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出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期722-729,共8页
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基金
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0008)
国家生猪技术创新中心先导科技项目(NCTIP-XD/B10)。
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文摘
【目的】减少猪场人工测量猪只体尺的工作量,提高测量精度和工作效率。【方法】本研究提出基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法,该方法使用Yolov8-Pose模型识别各猪只关键点和目标检测框,利用ByteTrack算法对猪群实时跟踪,引入感兴趣区域规避图像畸变,提高识别速度,同时设计姿态和异常检测过滤算法减少因运动模糊、姿态不正等因素造成的误差。【结果】5个猪栏中24头猪只体长、肩宽、臀宽的平均绝对误差均小于3 cm,平均绝对百分比误差分别维持在4%、6%和7%以内。数据处理速度提升为19.3帧/s。【结论】本研究提出的基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计方法为猪场生产场景提供了一个轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。
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关键词
Yolov8-Pose
感兴趣区域
体尺估计
关键点
目标检测框
猪
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Keywords
Yolov8-Pose
Region of interest
Body measurement estimation
Keypoint
Target detection box
Pig
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分类号
S828
[农业科学—畜牧学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名猪舍环境的多参数无模型自适应控制算法设计
被引量：2
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作者
崔琼
刘勇
徐顺来
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机构
重庆市畜牧科学院/国家生猪技术创新中心
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出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期702-708,共7页
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基金
国家生猪技术创新中心先导科技项目(NCTIP-XD/B10)
国家重点研发计划(2021YFD2000803)。
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文摘
【目的】针对猪舍环境控制中场景复杂、多参数控制难以及系统呈现耦合特性的问题,基于无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC)算法,设计了适用于猪舍的多参数无模型自适应控制(Multi-parameter model-free adaptive control,MMFAC)算法。【方法】通过将MFAC算法与用于尺度伸缩变换的权值矩阵相融合,设计MMFAC算法。该算法利用紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization,CFDL)技术和最优化数学方法,进行伪雅可比矩阵(Pseudo-jacobian matrix,PJM)的参数辨识和调控装置的控制量计算。【结果】仿真试验结果表明,MMFAC算法具备对多参数进行自适应控制的能力,并可通过调整权重矩阵来降低关键参数的误差。真实猪舍环境控制试验结果表明,该算法可根据实时环境参数测量值计算风机控制量,并根据该控制量驱动风机,以保持环境参数在舒适区间范围内的稳定控制。【结论】MMFAC算法展现出良好的多参数自适应控制能力,能够适应复杂的猪舍环境,有效解决多参数控制难以及系统耦合的问题,在猪舍环境控制中具有较好的应用前景。
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关键词
猪舍环境
多参数控制
自适应控制
耦合系统
MFAC
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Keywords
Pig house environment
Multi-parameter control
Adaptive control
Coupled system
MFAC
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分类号
S828
[农业科学—畜牧学]
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