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融合YOLO v5n与通道剪枝算法的轻量化奶牛发情行为识别

         
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及时、准确地监测奶牛发情行为是现代化奶牛养殖的必然要求。针对人工监测奶牛发情不及时、效率低等问题,该研究提出了一种融合YOLO v5n与通道剪枝算法的轻量化奶牛发情行为识别方法。在保证模型检测精度的基础上,基于通道剪枝算法,对包括CSPDarknet53主干特征提取网络等在内的模块进行了修剪,以期压缩模型结构与参数量并提高检测速度。为了验证算法的有效性,在2239幅奶牛爬跨行为数据集上进行测试,并与Faster R-CNN、SSD、YOLOX-Nano和YOLOv5-Nano模型进行了对比。试验结果表明,剪枝后模型均值平均精度(mean Average Precision,mAP)为97.70%,参数量(Params)为0.72 M,浮点计算量(Floating Point operations,FLOPs)为0.68 G,检测速度为50.26帧/s,与原始模型YOLOv5-Nano相比,剪枝后模型mAP不变的情况下,参数量和计算量分别减少了59.32%和49.63%,检测速度提高了33.71%,表明该剪枝操作可有效提升模型性能。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX-Nano模型相比,该研究模型的mAP在与之相近的基础上,参数量分别减少了135.97、22.89和0.18 M,FLOPs分别减少了153.69、86.73和0.14 G,检测速度分别提高了36.04、13.22和23.02帧/s。此外,对模型在不同光照、不同遮挡、多尺度目标等复杂环境以及新环境下的检测结果表明,夜间环境下mAP为99.50%,轻度、中度、重度3种遮挡情况下平均mAP为93.53%,中等尺寸目标和小目标情况下平均mAP为98.77%,泛化性试验中奶牛爬跨行为检出率为84.62%,误检率为7.69%。综上,该模型具有轻量化、高精度、实时性、鲁棒性强、泛化性高等优点,可为复杂养殖环境、全天候条件下奶牛发情行为的准确、实时监测提供借鉴。

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