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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

作者： 马肄恒 1 ; 段恩泽 2 ; 赵世达 2 ; 柏宗春 2 ; 班兆军 1 ;

作者机构： 1.浙江科技学院生物与化学工程学院

2.江苏省农业科学院农业设施与装备研究所

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。

  • 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]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

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