基于机器视觉的猪只视频跟踪监控系统的研究与应用

发布时间：2024-01-24 10:34

　　随着互联网技术,机器视觉技术等现代技术的飞速发展,智能监控系统在农业生产养殖中得到了推广与应用,成为了智能化养殖必不可少的一部分。生猪智能化健康养殖关系到人们的生活健康,本文将智能监控系统应用于猪舍环境,可以有助于减少人畜接触,提高养殖效率,其自动识别和报警功能还能弥补人类在工作时不能达到百分百专注的问题,形成人眼和机器视觉的优劣互补,满足当前生猪养殖的要求。为了实现这一系统,本文主要研究内容如下:首先,在现场建立群养猪视频采集系统,包括摄像头的选型,现场安装位置的选取,服务器和数据库的搭建以及视频图像的存取。然后,以猪舍监控视频图像作为数据来源完成对猪只的识别和跟踪算法的研究。识别方面,在对比了传统和深度学习两类目标检测算法之后,提出了基于改进SSD(single shot multibox detector)算法的猪只目标检测方法,改进思路在参考了DSOD(Deeply Supervised Object Detector)算法的基础上结合实际猪只目标,解决了训练集数量较少,猪只目标特征选取不明显等问题;跟踪方面,经过对背景差分法,光流法等跟踪算法的实验发现单一的跟踪方法不能满足系...

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【学位级别】：硕士

图3.5网络微调实验图

图3.7训练的Loss曲线

图3.8猪只

图3.8猪只

本文编号：3883661