公开(公告)号：CN116246223A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310288210.4

申请日：2023-03-23

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 王娟 ,  袁仕桐 ,  李娜 ,  李梦洁 ,  林秀君

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种奶牛多目标跟踪算法及健康评估方法，属于畜牧管理技术领域，首先，需要对奶牛目标进行识别，在YOLOv7算法基础上加入CBAM注意力模块，将通道与空间维度上的注意力特征融合，进而提高特征提取网络的特征提取能力。同时，以奶牛目标识别为基础进行奶牛多目标跟踪，其中加入轨迹匹配，提升较长时间跟踪轨迹匹配的权利，当奶牛目标被遮挡丢失跟踪轨迹，会对该视频帧进行预测，并将该视频帧预测的结果与当前的奶牛目标轨迹进行匹配，降低奶牛目标跟踪丢失概率。最后，构建了奶牛健康评估模块，利用奶牛跟踪轨迹框中心点与奶牛所在区域分析奶牛是否有异常的行为，并能及时反馈给养殖人员报警信号，养殖人员会对有异常行为的奶牛进行治疗，进而实现奶牛多目标跟踪意义。

公开(公告)号：CN118366188A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410571073.X

申请日：2024-05-09

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 王娟 ,  李梦洁 ,  李斯睿 ,  付鑫培

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/73 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和双目视觉的奶牛乳头识别与定位方法，该方法是基于改进YOLOv7网络模型与双目视觉技术实现奶牛乳头的精准识别和快速定位。包括以下步骤：采集、筛选、标注奶牛乳头图像，制作数据集；构建新的的奶牛乳头检测模型；利用改进的检测模型对奶牛乳头进行识别；利用双目相机获取目标视差图；改进的检测模型调用双目相机视差信息进行目标测距。本发明可以有效解决复杂的挤奶室环境带来的干扰，有效解决奶牛乳头尺度不一和遮挡造成的漏检和误检的问题，检测精度得到提高，检测实时性达到要求，有效提高了挤奶效率，减少了劳动强度，节约了工作成本。