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基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法
1
作者
翟亚红
王杰
+3 位作者
徐龙艳
祝岚
原红光
赵逸凡
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期231-240,共10页
日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的...
日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×10^(6),相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×10^(9),相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。
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关键词
舍养绵羊
智慧养殖
行为识别
注意力机制
YOLO
v5n
绵羊数据集
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职称材料
题名
基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法
1
作者
翟亚红
王杰
徐龙艳
祝岚
原红光
赵逸凡
机构
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
沁阳市北盛牧业有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期231-240,共10页
基金
湖北省教育厅重点科研项目(D20211802)
湖北省科技厅重点研发计划项目(2022BEC008)。
文摘
日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×10^(6),相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×10^(9),相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。
关键词
舍养绵羊
智慧养殖
行为识别
注意力机制
YOLO
v5n
绵羊数据集
Keywords
domesticated sheep
intelligent farming
behavior recognition
attention mechanism
YOLO v5n
sheepdata
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S828 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法
翟亚红
王杰
徐龙艳
祝岚
原红光
赵逸凡
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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