基于Transformer与自适应空间特征融合的群猪目标检测算法研究

作者：耿艳利; 林彦伯; 付艳芳; 杨淑才

来源：东北农业大学学报, 2023, 54(01): 88-96.

DOI：10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2023.01.010

• Swin Transformer
• ASFF
• 交并比
• 目标检测
• 群养生猪

针对深度学习群猪目标检测算法精确度低和模型占用内存大等问题，提出基于Transformer与自适应空间特征融合的群猪目标检测算法。搭建群猪图像采集设备，以视频帧作为数据源，提取关键帧并剔除模糊图像，采用Labelme标注图像中猪只，建立群猪图像数据集；将Swin Transformer网络作为主干网络，在FPN后引入自适应空间特征融合方法作为特征融合网络；提出RIoU作为预测框回归损失计算方法。结果表明，该算法在精确率、召回率、F1值和平均精确率指标方面分别达到93.6%、97.2%、0.953、96.5%，检测速度为34.9 Hz且模型大小仅为20.6 MB，与YOLOv4相比上述指标分别提高1.5%、1.7%、1.6%、2.4%，模型占用内存量缩小12.5倍，检测速度提高13 Hz。研究有助于智能化猪场建设，为养殖场动物计数和行为识别等方面提供技术支持。

• 单位
  河北工业大学