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当前位置: 首页 > 文章 > 融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换 农业工程学报 2021 (9) 230-237
Position: Home > Articles > 融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 2021 (9) 230-237

融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换

作  者：
薛月菊;李诗梅;郑婵;甘海明;李程鹏;刘洪山
单  位：
华南农业大学数学与信息学院;华南农业大学电子工程学院
关键词：
神经网络;卷积;时空特征融合;动作识别;姿态转换;时间定位;
摘  要：
母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络（2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network）识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。

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