基于计算机视觉的多对象牛反的自动识别和分析

科学领域:

• 动物科学动物科学
• 计算机视觉 计算机视觉
• 农业技术 农业技术

背景情况:

• 牛的反对于健康和生产力至关重要,需要精确的监测.
• 手动监控是劳动密集型的,可穿戴传感器可能会伤害动物.
• 智能牧场管理需要自动化,非侵入性的方法.

研究的目的:

• 开发和验证基于计算机视觉的系统,用于自动识别多对象牛反.
• 为了准确计算反时间和每头母牛的次数,无需人工干预.
• 为增强智能农业提供无接触式监控解决方案.

主要方法:

• 使用了YOLO和KCF结合的多对象跟踪算法来检测牛头.
• 实施了一个差方法用于反的识别和参数计算.
• 处理单个牛头图像以自动检测和量化反事件.

主要成果:

• 该系统在反时间的计算中实现了5.902%的平均误差.
• 次数的平均误差为8.126%.
• 证明了准确的多对象牛反的识别和数据计算.

结论:

• 拟议的计算机视觉方法提供了一种可行的,非接触式方法来监测牛的反.
• 这项技术为智能智能牧场运营提供了必要的技术支持.
• 自动化监控可以提高动物福利和农场管理效率.