基于MOT和实例分割的肉鸭采食饮水行为识别模型研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 马肄恒

作者： 马肄恒;段恩泽;赵世达;柏宗春;班兆军

作者机构：

关键词： 笼养肉鸭;多目标追踪;Mask R-CNN;饮水采食;行为识别

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 001 期

页码： 85-90

收录情况： 北大核心

摘要： 追踪识别笼养肉鸭的饮水采食行为，对判别肉鸭的病理状态和实现鸭舍的智能管理具有重要意义。针对传统实例分割模型无法关联视频帧逻辑顺序的缺点，提出一种先进行多目标追踪(MOT),再进行实例分割的肉鸭饮水、采食行为识别模型。搭建肉鸭笼养俯拍试验台，采集含有多只肉鸭目标的图像数据。利用TAM模型对肉鸭个体进行识别与运动追踪。随后基于SAM对其中3只肉鸭目标的饮水采食行为进行快速标注。在肉鸭多目标追踪的基础上，采用Mask R-CNN识别鸭只的饮水和采食行为，并以视频帧率为依据，推断肉鸭视频中两类行为的时长，最终构建肉鸭饮水采食行为识别与计时模型。试验结果表明，Mask R-CNN模型对目标肉鸭的饮水、采食行为识别的预测框平均精确率和掩膜平均精确率分别为91.6%和93.3%,饮水和采食行为时长计算准确率分别为95.4%和90.1%,能够以较高的精度实现肉鸭饮水采食行为的识别与计时。

分类号： S834%TP391.41%TP183

  • 相关文献

[1]基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法. 柏宗春,吕胤春,朱一星,马肄恒,段恩泽. 2024

[2]笼养肉鸭生长过程中NH3、CO2气体排放特征. 宋曼,晏婷,袁海航,吴雨清,张哲睿,司建民,吴子新,朱志平. 2023

[3]基于YOLOv8-Swin Transformer模型的翻覆肉鸭实时检测. 吕胤春,段恩泽,朱一星,郑霞,柏宗春. 2025

[4]基于机器视觉的猪个体身份和行为识别. 史怀,陈峥,潘志针. 2021

[5]基于机器视觉技术的动物行为自动识别和分类. 钱蓉,詹凯,王重龙. 2016

[6]基于视觉感知的畜禽智慧养殖管理与疫病诊断研究进展. 何沛桐,张建华,张凝,夏雪,柴秀娟. 2023

[7]基于传感器技术的自由放牧羊行为识别研究进展. 石红霄,高方馀,刘同海,王海,哈斯巴根,杨婷婷,袁闯闯. 2023

[8]深度学习在畜禽典型行为识别中的研究进展. 朱芷芫,王海峰,李斌,赵文文,朱君,贾楠,赵宇亮. 2024

[9]改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法. 龙洁花,赵春江,林森,郭文忠,文朝武,张宇. 2021

[10]基于实例分割技术的草莓叶龄及冠幅表型快速提取方法. 樊江川,王源桥,苟文博,蔡双泽,郭新宇,赵春江. 2024

[11]基于改进Mask R-CNN的花白鲢去鳞率计算方法研究. 肖哲非,沈建,郑晓伟,徐文其. 2022

[12]基于深度学习的高压水鱼片切段装置控制系统设计. 肖哲非,马田田,张军文,李彦龙,沈建. 2023

[13]基于改进Mask R-CNN模型的工厂化养蚕蚕体识别与计数. 何锐敏,郑可锋,尉钦洋,张小斌,张俊,朱怡航,赵懿滢,顾清. 2022

作者其他论文 更多>>

微信小程序