| 基于双扩张层和旋转框定位的群猪目标检测算法研究 |
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| 引用本文： | 耿艳利,林彦伯,付艳芳,杨淑才.基于双扩张层和旋转框定位的群猪目标检测算法研究[J].农业机械学报,2023,54(4):323-330. |
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| 作者姓名： | 耿艳利 林彦伯 付艳芳 杨淑才 |
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| 作者单位： | 河北工业大学;河北省畜牧总站;天津魔界客智能科技有限公司 |
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| 基金项目： | 河北省重点研发计划项目（22326606D、20326620D） |
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| 摘 要： | 目前猪群图像检测均为基于水平框的目标检测算法，对于图像中猪体粘连和相互遮挡情况检测率较低，针对图像中的猪只长宽比例较大和可能发生任意角度旋转的特点，提出了一种基于双扩张层和旋转框定位的群猪目标检测算法(Dual dilated layer and rotary box location network, DR-Net)。采集3个猪场的群猪图像，利用数据增强保留9 600幅图像制作数据集；基于膨胀卷积搭建提取图像全局信息的双扩张层，借鉴Res2Net模块改进CSP层融合多尺度特征，猪只目标以旋转框定位并采用五参数表示法在模型训练中利用Gaussian Wasserstein distance计算旋转框的回归损失。试验结果表明，DR-Net对猪只目标识别的精确率、召回率、平均精确率、MAE、RMSE分别为98.57%、97.27%、96.94%、0.21、0.54,其检测效果优于YOLO v5,提高了遮挡与粘连场景下的识别精度和计数精度。利用可视化特征图分析算法在遮挡和粘连场景下能够利用猪只头颈部、背部或尾部特征准确定位目标。该研究有助于智能化猪场建设，可为后续猪只行为识别研究提供参考。
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| 关 键 词： | 群猪 目标检测 膨胀卷积 Gaussian Wasserstein distance 旋转框定位 |
| 收稿时间： | 2022/6/30 0:00:00 |
Object Detection Algorithm for Pigs Based on Dual Dilated Layer and Rotary Box Location |
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| GENG Yanli,LIN Yanbo,FU Yanfang,YANG Shucai.Object Detection Algorithm for Pigs Based on Dual Dilated Layer and Rotary Box Location[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(4):323-330. |
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| Authors: | GENG Yanli LIN Yanbo FU Yanfang YANG Shucai |
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| Institution: | Hebei University of Technology;Hebei Provincial General Animal Husbandry Station; Tianjin Mojieke Technology Co., Ltd. |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pigs object detection dilated convolution Gaussian Wasserstein distance rotary box location |
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