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Position: Home > Articles > 采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 2021 (16) 136-144

采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标

作  者:
房俊龙;胡宇航;戴百生;吴志东
单  位:
东北农业大学电气与信息学院  
关键词:
计算机视觉;图像处理;群养生猪;目标检测;MobileNet;FPN;CenterNet;
摘  要:
为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet(MobileNet-FPN-CenterNet)模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN(FeaturePyramidNetworks)以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39、4.46、6.01、2.74个百分点,检测速度分别提高了54、47、45、43帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。

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