基于Faster R-CNN的西藏牧区牦牛检测算法

摘要：

目前西藏牧区的牦牛养殖在我国畜牧业当中尚处于发展阶段,它的发展很大程度的影响我国牧区畜牧业的经济水平,尤其是对我国西藏牧区为主畜牧养殖业,彻底改革牧区的传统养殖方式非常必要,利用基于图像处理的牦牛目标检测就可以解决传统方式的耗时耗力问题.针对实际的牦牛放养场景,运用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN网路结构,联合ImageNet中的牦牛数据集及采集的牦牛样本数据,把场景目标检测转换为目标二分类区别问题,进行牦牛目标检测.通过实际场景的实验结果及数据分析,牧区基于图像的牦牛目标检测方法在检测精度和执行效率上具有良好的检测效果.本文为解决西藏牧区牦牛目标检测提供了新技术,为改革牧区传统养殖方式上提出了新思路.

关键词：牧区、图像处理、深度学习、牦牛目标检测、Faster R-CNN、二分类

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;西藏自然科学基金项目XZ2017ZRG-53Z;校内重大培育;校内青年

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：77-83