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基于轻量化YOLOv4的生猪目标检测算法

2021-12-31分类号:S828;TP391.41

【作者】余秋冬  杨明  袁红  梁坤  
【部门】天津城建大学计算机与信息工程学院  天津职业技术师范大学信息技术工程学院  天津农学院计算机与信息工程学院  
【摘要】针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测。在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集。基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小。结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85%和91.75%,检测速度为62帧/s,相比于原模型,本研究算法在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了80%,检测速度提高了11帧/s。本研究算法具有轻量化,稳健性强,实时性好的优点,能够更好地实现实际猪舍环境下生猪目标的检测,并有利于嵌入移动端设备中。
【关键词】生猪  深度学习  目标检测  轻量化
【基金】国家级重点星火计划项目(2015GA610004);; 天津应用基础与前沿技术研究计划项目(16JCTPJC47000);; 天津市农业科技成果转化与推广项目(201404030)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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