基于M-SegNet算法的羊群密集计数应用研究

作者：叶润发; 赵建敏^*; 李雪冬

来源：智能计算机与应用, 2023, 13(01): 67-76.

• 深度学习
• 密集计数
• 羊群计数
• 卷积神经网络
• Django框架

羊群计数是监测草原过度放牧和大规模牲畜保险理赔的重要环节，传统的人工计数方法费时费力。本文针对利用深度学习的方法对羊群进行密集计数的问题，使用基于卷积神经网络的M-SegNet(Modified SegNet)模型对密集羊群的图像进行计数，通过与M-SFANet(Modified SFANet)模型进行对比实验，结果表明，M-SegNet在羊群密集计数中取得了更好的计数效果，其密度图平均绝对误差(MAE)为6.84,均方误差(MSE)为9.48,计数平均相对误差(MRE)为3.65%,满足监测过度放牧和牲畜保险理赔的要求。为了提升牧场羊群密集计数的管理能力，构建了基于Django框架的羊群密集计数应用系统，系统采用Python语言和轻量级数据库SQLite实现了用户注册与登录、用户管理、计数查询和操作历史查询等功能。

• 单位
  内蒙古科技大学