基于改进YOLOv11的轻量化肉牛面部识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 韩宇

作者： 韩宇;齐康康;郑纪业;李金瑷;姜富贵;张相伦;游伟;张霞

作者机构：

关键词： 深度学习;YOLOv11;肉牛个体识别;牛脸识别

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 7 卷 003 期

页码： 173-184

摘要： [目的/意义]牛只个体的精准识别是现代化畜牧业发展的关键需求,也是推进肉牛精细化管理与高效生产的基础.基于面部特征的精准识别技术对推动畜牧业智能化发展具有重要研究价值和应用前景.针对牛脸识别准确性与效率提升需求,本研究提出一种基于改进YOLOv11的轻量级牛脸识别模型YOLO-PCW.[方法]将部分卷积(PConv)设计融合C3K2,借助PConv对特征图的独特卷积特性,在保障识别精度稳定的同时大幅削减模型计算量,以适配实际快速处理场景,此外,引入CBAM注意力机制,引导模型聚焦牛脸关键部位如牛眼、口鼻等,精准捕捉细微特征,显著提升检测精度.采用WIoU损失函数取代CIoU,重新优化目标框定位误差衡量模式,合理分配不同类型误差权重,进一步精细模型训练过程,使牛脸检测框更为精准.[结果和讨论]经实验验证,YO-LO-PCW模型的准确率P达到了96.4%,召回率R达到96.7%,平均精度均值达到98.7%,其参数量、计算量分别为2.3 M、5.6 GFLOPs.与YOLOv11相比,YOLO-PCW不仅在准确率、召回率、平均精度分别提升了3.6、5.0、4.4个百分点,同时还将浮点计算量和参数量大小分别降低至原模型的88.9%和88.5%.消融实验表明,CBAM模块使精确率从92.8%提升至95.2%,WIoU优化目标定位精度,精确率提升至93.8%,PConv模块将计算量从6.3 GFLOPs降至5.5 GFLOPs,大幅减少了模型的计算量.多组件协同配合,为牛脸识别模型性能的提升提供了有力支持.将改进后的YOLO-PCW与Faster-RCNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7-tiny、YOLOv8算法在相同的条件下进行比对,YOLO-PCW模型优势最为突出,能够兼顾识别精度与运算效率,实现计算资源的高效利用.[结论]提出的YOLO-PCW模型不仅提升了检测精度,还降低了模型的部署难度,可在实际生产环境中精准实现牛脸识别,为动物福利养殖、牧场智能化管理等多种场景提供一种可行的个体精准识别方案.

分类号： S818.9

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