检测和持续跟踪带有耳标丢失的繁殖猪:双视图协同作用的方法

科学领域:

• 农业技术 农业技术
• 计算机视觉 计算机视觉
• 动物科学动物科学

背景情况:

• 养殖猪失去耳朵标签会损害个体识别,影响农场管理的准确性.
• 没有耳标的猪的实时检测和持续跟踪是具有挑战性的,因为它们的外观,遮和快速移动都相似.

研究的目的:

• 开发一种双视图协同方法,准确及时检测失去了耳标的繁殖猪.
• 实施一个连续跟踪系统,用于缺少耳朵标签的个别猪.
• 通过改善动物识别和监测,提高畜牧场管理的精度.

主要方法:

• 一个轻量级的耳标丢失检测器是使用Cascade-TagLossDetector和通道修剪创建的.
• 一个协同的架构整合了本地化的上下和全景斜视图以实现精确的定位.
• 开发了一种带有运动注意力的增强追踪器,用于连续跟踪已识别的猪.

主要成果:

• 修剪后的探测器在界限框检测方面实现了94.03%的mAP,例如分段与37.71fps实现了90.16%.
• 探测器的参数数量减少了2093万,速度增加了12.38fps.
• 追踪器的成功率为86.91%,精度比基线模型提高了4.77个百分点.

结论:

• 拟议的双视图方法可以及时检测和连续跟踪失去耳标的猪.
• 该系统可在边缘设备上部署,为牲畜身份管理提供有价值的见解.
• 这种方法显著提高了繁殖农场管理的精度和效率.