摘要
本发明提供一种基于MOT和实例分割的肉鸭采食饮水行为识别算法,所述方法包括:采集并标注肉鸭采食饮水行为的图像,经图像数据预处理,建立笼养肉鸭采食饮水行为检测数据集;基于目标感知TAM的肉鸭群体多目标分割与追踪;构建并训练基于Mask R‑CNN算法的肉鸭采食饮水行为识别检测网络;对肉鸭行为进行分类判定,统计目标肉鸭在视频检测期间内产生的饮水行为总帧数和采食行为总帧数,得出饮水时长和采食时长。本发明能在层叠式笼养环境中实现肉鸭采食与饮水行为的高精度识别与时长统计,提升养殖场对肉鸭健康状态感知与精细化管理水平,及时预警异常行为,助力科学饲养与风险控制,具有良好实用性与推广价值。
技术关键词
饮水
肉鸭
实例分割
识别算法
图像数据预处理
区域候选网络
特征提取网络
图像标注信息
双线性插值算法
分类网络
图像采集终端
特征金字塔网络
掩膜分类
深度残差网络
笼养环境
视频
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晶体
快速识别方法
实例分割模型
轮廓数据
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双通道卷积神经网络
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信息审核方法
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信息审核系统
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图像识别模型
实例分割
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