隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),機(jī)器視覺技術(shù)等現(xiàn)代技術(shù)的飛速發(fā)展,智能監(jiān)控系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)養(yǎng)殖中得到了推廣與應(yīng)用,成為了智能化養(yǎng)殖必不可少的一部分。生豬智能化健康養(yǎng)殖關(guān)系到人們的生活健康,本文將智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用于豬舍環(huán)境,可以有助于減少人畜接觸,提高養(yǎng)殖效率,其自動識別和報警功能還能彌補(bǔ)人類在工作時不能達(dá)到百分百專注的問題,形成人眼和機(jī)器視覺的優(yōu)劣互補(bǔ),滿足當(dāng)前生豬養(yǎng)殖的要求。為了實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng),本文主要研究內(nèi)容如下:首先,在現(xiàn)場建立群養(yǎng)豬視頻采集系統(tǒng),包括攝像頭的選型,現(xiàn)場安裝位置的選取,服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫的搭建以及視頻圖像的存取。然后,以豬舍監(jiān)控視頻圖像作為數(shù)據(jù)來源完成對豬只的識別和跟蹤算法的研究。識別方面,在對比了傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)兩類目標(biāo)檢測算法之后,提出了基于改進(jìn)SSD(single shot multibox detector)算法的豬只目標(biāo)檢測方法,改進(jìn)思路在參考了DSOD(Deeply Supervised Object Detector)算法的基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際豬只目標(biāo),解決了訓(xùn)練集數(shù)量較少,豬只目標(biāo)特征選取不明顯等問題;跟蹤方面,經(jīng)過對背景差分法,光流法等跟蹤算法的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)單一的跟蹤方法不能滿足系...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

圖3.5網(wǎng)絡(luò)微調(diào)實(shí)驗(yàn)圖

圖3.7訓(xùn)練的Loss曲線

圖3.8豬只

圖3.8豬只

本文編號：3883661