基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法

杨武; 王颖慧; 谈耀; 冯欣

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基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法

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由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大,传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高,且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集,并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个并列且空洞率不同的空洞卷积提取牛只目标的多尺度特征,并将残差结构与小空洞率卷积相结合,设计出更适合牛只活体计数的深度神经网络,从而缓解了由空洞卷积带来的网格效应的影响,同时能更好地适应牛只的多尺度变化。在牛只密度数据集中,该方法取得了最低的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外,在密集人群数据集中,该方法的MAE和RMSE也属于最优或次优结果。实验结果表明,该方法不仅适用于牛只场景的数量估计,在人群密度估计中也有较高的准确性和鲁棒性。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第5期|1590-1594|共5页
作者
杨武; 王颖慧; 谈耀; 冯欣;
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作者单位

重庆理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
智慧农牧; 密度估计; 深度学习; 牛数量估计;

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