基于YOLOv5s网络模型的牛只日常行为识别与统计研究
基于YOLOv5s网络模型的牛只日常行为识别与统计研究
摘要：
为了对牛只日常行为进行识别与时间统计,准确判断出养殖场中牛只的生活习性和健康状况,为养殖场管理提供决策依据,试验采集养殖场中牛只日常行为视频,利用labelImage对牛只站立,躺卧,采食和饮水4种日常行为进行标注,构建牛只日常行为数据集;利用YOLOv5s网络模型训练牛只日常行为数据集,识别牛只站立,躺卧,采食和饮水4种日常行为,与特征部位关系方法的识别牛只日常行为的准确率进行比较;并对养殖场中上述4种牛只日常行为视频图像帧数进行计数,建立牛日常行为时间统计算法,通过时间统计算法对上述4种牛只日常行为发生时间进行统计.结果表明:YOLOv5s网络模型对养殖场中牛只站立,躺卧,采食和饮水4种日常行为识别具有较高的识别准确率,且统计4种牛只日常行为时间的误差较低.说明利用计算机视觉对牛只各日常行为进行识别与时间统计基本能满足养殖场需求,可以为精准养殖业提供技术服务.
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