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基于无人机视频流的草原放牧家畜在线检测和体重估算

Real-time detection and weight estimation of grassland livestock based on unmanned air-craft system video streams

摘要精确实时的家畜数据对发展现代畜牧业、保障畜产品有效供给和草原生态系统平衡,促进草原可持续发展至关重要.目前这些数据主要通过地面调查和基层上报方式获取,成本高、实时性差.本文在构建家畜深度学习识别模型和体重估算模型基础上,建立了基于浏览器/服务器(B/S)架构的家畜实时监控系统(http://218.202.104.82:5806/vid),利用无人机视频流,实现了家畜的在线识别、计数和体重估算.家畜识别模型训练使用了13803张无人机影像块和视频图像帧,牛的检出率为90.51%,错检率为11.64%,漏检率为9.49%,羊的检出率为91.47%,错检率为7.04%,漏检率为8.53%.体重估算模型构建采用了在青海和内蒙等地实测的头体长和牛体重数据,对牛和羊体重的估算精度分别为90.28%和90.00%.该系统将无人机和深度学习等技术应用于家畜监控领域,对禁牧、休牧等草原放牧家畜监管,以及帮助牧民远程监控家畜有重要意义.

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生态学杂志

生态学杂志

2021年40卷12期

4099-4108页

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