高级检索
    • 首页
    • 期刊介绍
      1. 期刊简介
      2. 学术影响
      3. 期刊荣誉
    • 编委会
      1. 现任编委
    • 期刊在线
      1. 优先发表
      2. 当期目录
      3. 过刊浏览
      4. 策划专题(刊)
      5. 虚拟专题(刊)
    • 投稿指南
      1. 投稿论文格式
      2. 论文写作要求
      3. 征稿简约
      4. 投稿声明
      5. 出版伦理
      6. 同行评审过程
    • 下载中心
    • 联系我们
    • OA政策
    • English
    • 2025年7月22日 星期二
    • 首页
    • 期刊介绍
      1. 期刊简介
      2. 学术影响
      3. 期刊荣誉
    • 编委会
      1. 现任编委
    • 期刊在线
      1. 优先发表
      2. 当期目录
      3. 过刊浏览
      4. 策划专题(刊)
      5. 虚拟专题(刊)
    • 投稿指南
      1. 投稿论文格式
      2. 论文写作要求
      3. 征稿简约
      4. 投稿声明
      5. 出版伦理
      6. 同行评审过程
    • 下载中心
    • 联系我们
    • OA政策
    • English
    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    奶牛运动轨迹图(A)和奶牛识别图(B)

     
    2024, 45(5): 782-792.
    基于视频和BCE-YOLO模型的奶牛采食行为检测 .

    本文全文图片

    • BCE-YOLO结构
    • BiFormer结构及模块细节
    • CoT结构
    • EMA结构
    • Deep SORT算法结构图
    • Deep SORT算法工作流程图
    • 前方拍摄奶牛采食数据集的目标跟踪
    • 上方拍摄奶牛采食数据集的目标跟踪
    • 奶牛运动轨迹图(A)和奶牛识别图(B)
    • 模型检测效果对比
    • 不同分类下模型精确度曲线

    本文全文表格

    • 拍摄方向
      Shooting
      direction
      数据集数量
      Number of
      datasets
      不同行为数量
      Number of various behaviors
      采食
      Feeding
      咀嚼
      Chewing
      拱草
      Arching
      前方 Ahead 4 484 5 684 792 1 613
      上方 Above 4 320 6 958 960 1 946
      训练数据集中标注的奶牛不同行为数量
    • 算法
      Algorithm
      跟踪精度/%
      Tracking accuracy
      鲁棒性/%
      Robustness
      Deep SORT58.0947.28
      Staple57.9843.69
      SiameseRPN56.1437.15
      不同算法目标跟踪的跟踪精度
    • YOLOv8 BiFormer CoT EMA 精确度/%
      Precision
      召回率/%
      Recall
      平均精确度均值/%
      mAP
      √ 69.76 75.72 75.90
      √ √ 70.56 77.56 77.53
      √ √ 67.14 81.76 77.82
      √ √ 69.75 72.23 73.93
      √ √ √ 69.40 85.65 76.64
      √ √ √ 67.54 75.80 75.76
      √ √ √ 64.32 86.77 77.66
      √ √ √ √ 77.73 82.57 83.70
      前方拍摄奶牛采食数据集中各模块对模型的影响
    • YOLOv8 BiFormer CoT EMA 精确度/%
      Precision
      召回率/%
      Recall
      平均精确度均值/%
      mAP
      √ 68.29 77.16 67.23
      √ √ 70.93 82.35 72.36
      √ √ 73.05 80.52 73.00
      √ √ 69.50 80.00 67.63
      √ √ √ 73.54 85.92 73.82
      √ √ √ 73.24 84.41 72.59
      √ √ √ 71.45 82.60 69.47
      √ √ √ √ 76.32 86.33 76.81
      上方拍摄奶牛采食数据集中各模块对模型的影响
    • 模型
      Model
      精确度
      Precision
      召回率
      Recall
      平均精确度均值
      mAP
      前方
      Front
      上方
      Above
      前方
      Front
      上方
      Above
      前方
      Front
      上方
      Above
      YOLOv8 71.84 69.97 75.69 76.52 76.33 65.67
      BCE-YOLO 79.66 79.23 83.79 82.79 86.94 83.67
      模型在验证集上的检测结果对比

    通信地址: 广州市天河区五山路483号华南农业大学学报编辑部

    邮编:510642

    电话:(020) 85280069/38746672

    主管/主办单位:华南农业大学

    主编:薛红卫

    ISSN: 1001-411X CN: 44-1110/S

    邮件订阅
    RSS

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发  百度统计

    导出文件

    文件类别

    引用内容

    引用参考文献格式