基于深度网络模型的牛脸检测算法比较

作者：姚礼垚; 熊浩; 钟依健; 刘财兴; 刘汉兴; 高月芳^*

来源：江苏大学学报(自然科学版), 2019, 40(02): 197-202.

• 牛脸检测
• 深度学习
• SSD
• Faster R-CNN
• R-FCN

针对传统检测方法在牛脸检测应用方面存在的检测设备易损、检测结果不理想等问题,根据大数据、多差异性原则,使用手机和相机在某奶牛养殖场采集奶牛数据,构建了一个超过10 000张不同条件下(如遮挡、模糊、光照变化等)的奶牛数据集.在此基础上使用目前有代表性的基于深度网络模型的目标检测方法(如SSD,Faster R-CNN和R-FCN等)对该数据集进行试验对比分析.结果表明:Faster R-CNN模型综合检测精度最高,可达0.990,但其检测速度相对较慢,为11 F·s-1;SSD模型的检测速度最快,为47 F·s-1,但其检测精度与Faster R-CNN相比略低,约为0.945.

• 单位
  华南农业大学