改进帧间差分-深度学习识别群养猪只典型行为

作者：曾繁国; 朱君; 王海峰; 贾楠; 赵宇亮; 赵文文; 李斌^*

来源：农业工程学报, 2022, 38(15): 170-178.

• 深度学习
• 识别
• 群养猪只
• 姿态检测

群养猪行为是评估猪群对环境适应性的重要指标。猪场环境中，猪只行为识别易受不同光线和猪只粘连等因素影响，为提高群养猪只行为识别精度与效率，该研究提出一种基于改进帧间差分-深度学习的群养猪只饮食、躺卧、站立和打斗等典型行为识别方法。该研究以18只50～115日龄长白猪为研究对象，采集视频帧1 117张，经图像增强共得到4 468张图像作为数据集。首先，选取Faster R-CNN、SSD、Retinanet、Detection Transformer和YOLOv5五种典型深度学习模型进行姿态检测研究，通过对比分析，确定了最优姿态检测模型；然后，对传统帧间差分法进行了改进，改进后帧间差分法能有效提取猪只完整的活动像素特征，使检测结果接近实际运动猪只目标；最后，引入打斗活动比例（Proportion of Fighting Activities, PFA）和打斗行为比例（Proportion of Fighting Behavior, PFB）2个指标优化猪只打斗行为识别模型，并对模型进行评价，确定最优行为模型。经测试，YOLOv5对群养猪只典型姿态检测平均精度均值达93.80%，模型大小为14.40MB，检测速度为32.00帧/s，检测速度满足姿态实时检测需求，与FasterR-CNN、SSD、Retinanet和DetectionTransformer模型相比，YOLOv5平均精度均值分别提高了1.10、3.23、4.15和21.20个百分点，模型大小分别减小了87.31%、85.09%、90.15%和97.10%。同时，当两个优化指标PFA和PFB分别设置为10%和40%时，猪只典型行为识别结果最佳，识别准确率均值为94.45%。结果表明，该方法具有准确率高、模型小和识别速度快等优点。该研究为群养猪只典型行为精准高效识别提供方法参考。

• 出版日期2022
• 单位北京市农林科学院