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基于注意力机制与自适应特征融合的群养猪身份识别
1
作者
韩丁磊
陈晨
+5 位作者
Steibel Juan
Siegford Janice
韩俊杰
王梦凡
徐雷钧
Norton Tomas
《软件导刊》
2024年第6期25-31,共7页
针对群养猪攻击过程中身体形变和重叠影响猪身份识别精度的问题,开发一种基于注意力机制和自适应特征融合的深度学习方法以提高猪身份识别精度。录制猪栏中8只猪每天8小时共3天的视频,并筛选含攻击的16830帧作为数据集。首先,采用ResNe...
针对群养猪攻击过程中身体形变和重叠影响猪身份识别精度的问题,开发一种基于注意力机制和自适应特征融合的深度学习方法以提高猪身份识别精度。录制猪栏中8只猪每天8小时共3天的视频,并筛选含攻击的16830帧作为数据集。首先,采用ResNet50提取猪的卷积神经网络(CNN)特征;然后,采用特征金字塔网络(FPN)在ResNet50中选择3层不同尺度的特征,以优化这些特征的定位和语义信息;接着,采用自注意力机制提高这些特征的区分度,并采用自适应空间特征融合(ASFF)以融合不同尺度的特征;最后,利用卷积和Sigmoid函数相结合的检测器对猪身份进行识别。使用该方法后,猪身份识别的均值平均精度(mAP)达到95.59%,速度达到37.6 f/s。结果表明,该方法能够在攻击场景下有效识别猪身份,有助于将攻击识别从群体级细化为个体级。
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关键词
群养猪
身份识别
注意力机制
特征融合
深度学习
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题名
基于注意力机制与自适应特征融合的群养猪身份识别
1
作者
韩丁磊
陈晨
Steibel Juan
Siegford Janice
韩俊杰
王梦凡
徐雷钧
Norton Tomas
机构
江苏大学电气信息工程学院
Department of
animal
Science
animal behaviour and welfare group
animal behaviour and welfare group
Division of Measure
出处
《软件导刊》
2024年第6期25-31,共7页
基金
国家自然科学基金项目(32102598)
USDA National Institute of Food and Agriculture Program(2017-67007-26176,2021-67021-34150)
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202210299122Y)。
文摘
针对群养猪攻击过程中身体形变和重叠影响猪身份识别精度的问题,开发一种基于注意力机制和自适应特征融合的深度学习方法以提高猪身份识别精度。录制猪栏中8只猪每天8小时共3天的视频,并筛选含攻击的16830帧作为数据集。首先,采用ResNet50提取猪的卷积神经网络(CNN)特征;然后,采用特征金字塔网络(FPN)在ResNet50中选择3层不同尺度的特征,以优化这些特征的定位和语义信息;接着,采用自注意力机制提高这些特征的区分度,并采用自适应空间特征融合(ASFF)以融合不同尺度的特征;最后,利用卷积和Sigmoid函数相结合的检测器对猪身份进行识别。使用该方法后,猪身份识别的均值平均精度(mAP)达到95.59%,速度达到37.6 f/s。结果表明,该方法能够在攻击场景下有效识别猪身份,有助于将攻击识别从群体级细化为个体级。
关键词
群养猪
身份识别
注意力机制
特征融合
深度学习
Keywords
group-housed pigs
identification
attention mechanism
feature fusion
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制与自适应特征融合的群养猪身份识别
韩丁磊
陈晨
Steibel Juan
Siegford Janice
韩俊杰
王梦凡
徐雷钧
Norton Tomas
《软件导刊》
2024
0
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职称材料
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