基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

• 作者: 吕帅朝 宋怀波 尚钰莹 李振宇
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 奶牛 骨架提取模型 部分亲和场 深度学习 关键点相似性
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 203-213
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6827字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.08.023

摘要

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考.本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取.为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试.结果 表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90％,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点.计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40％,召回率为94.20％,说明该模型具有较高的准确率.该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降.该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同.本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考.