基于无人机图像的羊群密集计数算法研究

作者：赵建敏; 李雪冬; 李宝山^*

来源：激光与光电子学进展, 2021, 58(22): 220-229.

• 图像处理
• 卷积神经网络
• 密集计数
• 羊群计数
• 密度估计
• 无人机

羊群羊只计数是畜牧生产过程中较为耗时费力的环节,在草原畜牧业中,统计羊只数量有助于过度放牧监测和草原生态评估。采用无人机(UAV)获取航拍图像,制作了羊群密集计数(USC)数据集,为羊群密集计数研究提供数据支持。在USC数据集上,对MCNN、CSRNet、SFANet、Bayesian Loss网络模型进行了实验。实验结果表明:由于遮挡,羊群的不规则分布,羊群大小、形状、密度等方面的巨大变化,MCNN、CSRNet、SFANet模型将假设的高斯核应用于点标注计算真值密度图,很难达到高质量;而Bayesian Loss模型提出的Bayesian损失函数对每只羊标注点的计数期望进行监督,取得了较好的计数效果,密度图平均绝对误差(MAE)为3.56,均方误差(MSE)为5.46,平均相对误差(MRE)为1.86%,可为草原羊群密集计数提供有益参考。

• 单位
  内蒙古科技大学