改进Faster R-CNN的群养猪只圈内位置识别与应用

来源：农业工程学报杂志2020年第21期北京时间：

作者：王浩,曾雅琼,裴宏亮,龙定彪,徐顺来,杨飞云,刘作华,王德麾,

摘要：群养圈栏内猪只的位置分布是反映其健康福利的重要指标。为解决传统人工观察方式存在的人力耗费大、观察时间长和主观性强等问题，实现群养猪只圈内位置的高效准确获取，该研究以三原色（Red Green Blue，RGB）图像为数据源，提出了改进的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks，Faster R-CNN）的群养猪只圈内位置识别算法，将时间序列引入候选框区域算法，设计Faster R-CNN和轻量化CNN网络的混合体，将残差网络（Residual Network，ResNet）作为特征提取卷积层，引入PNPoly算法判断猪只在圈内的所处区域。对育成和育肥2个饲养阶段的3个猪圈进行24 h连续98 d的视频录像，从中随机提取图像25 000张作为训练集、验证集和测试集，经测试该算法识别准确率可达96.7%，识别速度为每帧0.064 s。通过该算法获得了不同猪圈和日龄的猪群位置分布热力图、分布比例和昼夜节律，猪圈饲养面积的增加可使猪群在实体地面的分布比例显著提高（P＜0.05）。该方法可为猪只群体行为实时监测提供技术参考。

关键词：卷积神经网络, 机器视觉, 图像识别, 算法, 群养猪, 位置识别