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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的哺乳仔猪多目标跟踪方法，包括：S1、采集在栏哺乳仔猪视频，制作哺乳仔猪多目标跟踪的数据集，分为训练集与测试集；S2、改进TransTrack的网络模型，将训练集训练改进后的网络模型；S3、在测试集上，用训练后的网络模型输出仔猪检测与预测的跟踪结果；S4、设计黑暗区域自适应置信度匹配策略，找回黑暗区域的检测结果中的漏检目标；S5：设计基于历史帧标记的错检位置策略，避免检测结果中的错检。本发明解决了在栏哺乳仔猪跟踪过程中，仔猪全局特征提取能力不够，灯光出现的昏暗，以及仔猪与仔猪、母猪与仔猪之间的粘连遮挡，导致跟踪过程中，仔猪错检、漏检和id互换问题。
主权项：1.一种基于自注意力机制的哺乳仔猪多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集在栏哺乳仔猪视频，制作用于哺乳仔猪多目标跟踪的数据集，将数据集划分为训练集与测试集；其中，将视频片段按帧率转换为图像，并使用labelme人工标注仔猪轮廓与对应id；S2、对TransTrack的网络模型进行改进，将其中的基础网络resnet50改为带自注意力机制的BotNet，用于提高仔猪特征提取的能力，将制作好的训练集对改进的网络模型进行训练，得到训练好的网络模型；S3、使用测试集对训练好的网络模型进行测试，输出当前帧的检测候选框，同时，根据上一帧跟踪结果Trackst-1，预测当前帧的跟踪结果Trackst，即得到测试集中的检测结果与预测的跟踪结果；S4、设计黑暗区域自适应置信度匹配策略，用于在判定黑暗区域位置后，将黑暗区域的置信度阈值降低，在得到的检测结果中，找回黑暗区域的漏检目标；S5、设计基于历史帧标记的错检位置策略，用于在检测结果中，若id数量大于设定的猪栏仔猪数量阈值，将id大于数量阈值的标记为错检，在后续帧的检测结果中去除基于历史标记为错检的结果，以得到准确的检测结果，提高跟踪精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于自注意力机制的哺乳仔猪多目标跟踪方法
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