公开(公告)号：CN116884036A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310845487.2

申请日：2023-07-11

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 王海燕 ,  石雯惠 ,  王小品 ,  赵书红 ,  李新云 ,  刘小磊 ,  付玉华 ,  黎煊

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开一种基于YOLOv5DA的生猪姿态检测方法、装置、设备及介质，可直接在群养环境下，将有聚集、遮挡、粘连情况下的生猪视频和图片作为输入进行检测，直接得到生猪的姿态检测结果并进行输出，不仅解决了一些方法在基于图像分割算法的基础上构建的猪只姿态检测模型的局限性，即仅能将生猪个体从养殖环境中分离出来后进行检测，并不能检测出一张图片中同类物体的不同个体的局限；还有效地解决了目标检测因生猪聚集、遮挡、粘连而导致的漏检和错检的问题。

公开(公告)号：CN117593337B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202311591183.4

申请日：2023-11-27

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 王海燕 ,  石雯惠 ,  鲁基圣 ,  赵书红 ,  李新云 ,  刘小磊 ,  付玉华 ,  熊雄 ,  黎煊

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开一种群养环境下多目标的猪跟踪方法、装置、设备及介质，方法包括：获取猪只视频序列；根据所述猪只视频序列，结合旋转框检测模型，进行目标检测，得到猪只检测结果；根据所述猪只检测结果，结合预先构建的目标跟踪算法，进行目标跟踪，得到猪只跟踪结果；预先构建的所述目标跟踪算法还包括：在现有Byte算法的基础上，引入匈牙利算法和卡尔曼滤波算法，所述匈牙利算法用于Byte算法中第三次关联，所述卡尔曼滤波算法用于在关联之前预测跟踪框在下一帧中可能出现的位置。本发明通过基于深度学习的多目标跟踪算法实现对猪只的精准跟踪，实现对猪只个体的实时、精准身份识别，有利于对群体猪只的自动化管理，对智能养殖具有重要研究意义。

公开(公告)号：CN117593337A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311591183.4

申请日：2023-11-27

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 王海燕 ,  石雯惠 ,  鲁基圣 ,  赵书红 ,  李新云 ,  刘小磊 ,  付玉华 ,  熊雄 ,  黎煊

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开一种群养环境下多目标的猪跟踪方法、装置、设备及介质，方法包括：获取猪只视频序列；根据所述猪只视频序列，结合旋转框检测模型，进行目标检测，得到猪只检测结果；根据所述猪只检测结果，结合预先构建的目标跟踪算法，进行目标跟踪，得到猪只跟踪结果；预先构建的所述目标跟踪算法还包括：在现有Byte算法的基础上，引入匈牙利算法和卡尔曼滤波算法，所述匈牙利算法用于Byte算法中第三次关联，所述卡尔曼滤波算法用于在关联之前预测跟踪框在下一帧中可能出现的位置。本发明通过基于深度学习的多目标跟踪算法实现对猪只的精准跟踪，实现对猪只个体的实时、精准身份识别，有利于对群体猪只的自动化管理，对智能养殖具有重要研究意义。