基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能牧場(chǎng)應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-15 08:34
草原畜牧業(yè)作為中國(guó)的一種傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),近年來(lái)面臨著很多挑戰(zhàn)。隨著規(guī);,集約化養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展,在健康養(yǎng)殖的概念下,找到適應(yīng)現(xiàn)代化、規(guī);酿B(yǎng)殖場(chǎng)的監(jiān)控方案,對(duì)規(guī)模化養(yǎng)殖場(chǎng)實(shí)施有效的監(jiān)控管理,及時(shí)發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖場(chǎng)存在的問(wèn)題和采取措施具有重要的意義。本文主要基于視頻圖像處理技術(shù)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行智能牧場(chǎng)應(yīng)用研究,提高養(yǎng)殖場(chǎng)的信息化管理水平,提高養(yǎng)殖場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益以及促進(jìn)健康養(yǎng)殖。本文智能牧場(chǎng)的應(yīng)用研究主要包含對(duì)牛的自動(dòng)跟蹤和羊的數(shù)量檢測(cè)兩部分。本文制作了5600張牛圖像數(shù)據(jù)集和5000張羊圖像數(shù)據(jù)集。利用YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)圖像中牛和羊的位置信息,結(jié)合Deep SORT目標(biāo)跟蹤算法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在對(duì)牛的自動(dòng)跟蹤應(yīng)用方面,利用檢測(cè)跟蹤算法確定攝像頭的云臺(tái)移動(dòng)方向,與PID算法相結(jié)合,控制云臺(tái)攝像頭的移動(dòng)速度,實(shí)現(xiàn)攝像頭對(duì)單只、多只牛的自動(dòng)跟蹤,以及指定跟蹤單只牛的功能。在羊的數(shù)量檢測(cè)應(yīng)用方面,通過(guò)檢測(cè)跟蹤算法建立羊的頭部目標(biāo)跟蹤模型,采用雙線計(jì)數(shù)法,選取跟蹤效果較好的區(qū)域,對(duì)羊通道中進(jìn)入計(jì)數(shù)區(qū)域的羊開(kāi)始計(jì)數(shù),離開(kāi)計(jì)數(shù)區(qū)域,計(jì)數(shù)結(jié)束,實(shí)現(xiàn)羊的自動(dòng)計(jì)數(shù)功能。本文研究的應(yīng)用在蘇尼特左旗合作牧場(chǎng)...
【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能牧場(chǎng)總體方案圖
數(shù)據(jù)集制作流程
YOLOv1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多特征融合的核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法[J]. 王殿偉,許春香,劉穎. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019(12)
[2]基于FAST和SURF的特征點(diǎn)快速匹配算法[J]. 產(chǎn)葉林,胡新平. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019(12)
[3]基于多特征匹配跟蹤的深海發(fā)光浮游生物自動(dòng)計(jì)數(shù)方法[J]. 徐嬌,趙其杰,張君紹,張曦. 海洋科學(xué). 2019(05)
[4]基于YOLO和嵌入式系統(tǒng)的車流量檢測(cè)[J]. 馬永杰,宋曉鳳. 液晶與顯示. 2019(06)
[5]抗遮擋的雞群優(yōu)化粒子濾波目標(biāo)跟蹤方法[J]. 曹潔,王振瑩,李偉. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2019(06)
[6]基于核相關(guān)濾波算法的青鳉游泳跟蹤研究[J]. 楊東海,張勝茂,原作輝,湯先峰. 大連海洋大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[7]BING: Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps[J]. Ming-Ming Cheng,Yun Liu,Wen-Yan Lin,Ziming Zhang,Paul L.Rosin,Philip H.S.Torr. Computational Visual Media. 2019(01)
[8]結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多列特征圖聚合的人群計(jì)數(shù)[J]. 吳青科,吳曉,袁雨陽(yáng),官鋅強(qiáng). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(04)
[9]基于頭部圖像特征的人流計(jì)數(shù)方法[J]. 王小鵬,渠燕紅,馬鵬,張永芳. 鐵道學(xué)報(bào). 2019(02)
[10]澳大利亞智慧牧場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及啟示[J]. 郭雷風(fēng),王文生,陳桂鵬,許貝貝. 農(nóng)業(yè)展望. 2018(10)
碩士論文
[1]羊群個(gè)數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 田磊.內(nèi)蒙古大學(xué) 2019
本文編號(hào):3230720
【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能牧場(chǎng)總體方案圖
數(shù)據(jù)集制作流程
YOLOv1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多特征融合的核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法[J]. 王殿偉,許春香,劉穎. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019(12)
[2]基于FAST和SURF的特征點(diǎn)快速匹配算法[J]. 產(chǎn)葉林,胡新平. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019(12)
[3]基于多特征匹配跟蹤的深海發(fā)光浮游生物自動(dòng)計(jì)數(shù)方法[J]. 徐嬌,趙其杰,張君紹,張曦. 海洋科學(xué). 2019(05)
[4]基于YOLO和嵌入式系統(tǒng)的車流量檢測(cè)[J]. 馬永杰,宋曉鳳. 液晶與顯示. 2019(06)
[5]抗遮擋的雞群優(yōu)化粒子濾波目標(biāo)跟蹤方法[J]. 曹潔,王振瑩,李偉. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2019(06)
[6]基于核相關(guān)濾波算法的青鳉游泳跟蹤研究[J]. 楊東海,張勝茂,原作輝,湯先峰. 大連海洋大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[7]BING: Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps[J]. Ming-Ming Cheng,Yun Liu,Wen-Yan Lin,Ziming Zhang,Paul L.Rosin,Philip H.S.Torr. Computational Visual Media. 2019(01)
[8]結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多列特征圖聚合的人群計(jì)數(shù)[J]. 吳青科,吳曉,袁雨陽(yáng),官鋅強(qiáng). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(04)
[9]基于頭部圖像特征的人流計(jì)數(shù)方法[J]. 王小鵬,渠燕紅,馬鵬,張永芳. 鐵道學(xué)報(bào). 2019(02)
[10]澳大利亞智慧牧場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及啟示[J]. 郭雷風(fēng),王文生,陳桂鵬,許貝貝. 農(nóng)業(yè)展望. 2018(10)
碩士論文
[1]羊群個(gè)數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 田磊.內(nèi)蒙古大學(xué) 2019
本文編號(hào):3230720
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