基于EfficientDet的围产期母猪姿态识别

摘要：

围产期母猪母性行为直接影响仔猪的成活率,母猪姿态是其母性行为和筑巢行为的重要表现.针对目前对围产期母猪姿态转换主要依靠人工巡检,费时耗力且主观性强等问题,采集了 24头母猪的视频数据并对数据进行预处理,利用EfficientDet网络对产床内母猪图像进行深层次特征提取,实现了母猪站、坐、胸卧、侧卧姿态及其侧卧方向(乳房面向仔猪保温箱、乳房背对仔猪保温箱)的准确识别.结果表明:该模型识别平均精度均值(mAP)达93.97％,对图像的检测速度达26.2 f/s,对视频的检测速度达10.66 f/s.通过对母猪产前及产后24 h的姿态进行分析,母猪产前表现出显著的筑巢行为,姿态转换频率显著提高(P＜0.001);母猪产后侧卧时间显著增加,母猪侧卧时长与仔猪窝均质量呈正相关关系;根据母猪侧卧方向的偏好性进行分组比较,母猪偏向于将乳房面向保温箱侧卧的小组,仔猪断奶成活率更高.

关键词：围产期母猪、姿态识别、深度学习、EfficientDet

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;政府间国际科技创新合作重点专项;江苏省现代农机装备与技术示范推广项目;江苏省重点研发计划现代农业重点项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：271-279