基于头部图像特征的草原羊自动计数方法

• 作者: 尚绛岚 李宝山 李琦
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 YOLOv3 目标跟踪 Deep SORT 羊群计数
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 物理测试
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020040008

摘要

为解决当前国内牧场羊群数量由人工统计完成导致的人工成本高、统计效率低的问题,实验采用YOLOv3目标检测算法与Deep SORT跟踪算法相结合,基于双线计数法实现草原羊的自动计数.结果表明:针对标定的羊群头部数据集,在原始YOLOv3检测算法的基础上,采用K-means聚类方法进行聚类分析,改进YOLOv3检测算法的初始候选框,在测试集上检测准确度为90.12％,较原始YOLOv3提高8.57％;利用YOLOv3+Deep SORT的跟踪方法对草原羊头部目标进行跟踪,与Deep SORT跟踪算法的结果进行对比,跟踪成功率提高11.77％,中心点误差降低1.43％.实验在内蒙古苏尼特左旗合作牧场对草原羊进行计数并与真实值比较,计数精度较高,满足实验要求.说明基于头部图像特征的草原羊自动计数方法可以作为一种解决方案进行推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宝山		73	260	8.0	13.0
2	李琦		79	297	9.0	11.0
3	尚绛岚		1	0	0.0	0.0