基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法
Cattle counting estimation method based on multi-scale residual visual information fusion
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
摘要
由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大，传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高，且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集，并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个并列且空洞率不同的空洞卷积提取牛只目标的多尺度特征，并将残差结构与小空洞率卷积相结合，设计出更适合牛只活体计数的深度神经网络，从而缓解了由空洞卷积带来的网格效应的影响，同时能更好地适应牛只的多尺度变化。在牛只密度数据集中，该方法取得了最低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。此外，在密集人群数据集中，该方法的MAE和RMSE也属于最优或次优结果。实验结果表明，该方法不仅适用于牛只场景的数量估计，在人群密度估计中也有较高的准确性和鲁棒性。
基金项目
重庆市基础研究与前沿探索项目(重庆市自然科学基金)(cstc2018jcyjAX0287)
重庆理工大学教育创新计划资助项目(clgycx20202092)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0421
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1590-1594
文章编号: 1001-3695(2022)05-053-1590-05
发布历史
[2021-12-07] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
杨武, 王颖慧, 谈耀, 等. 基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1590-1594. (Yang Wu, Wang Yinghui, Tan Yao, et al. Cattle counting estimation method based on multi-scale residual visual information fusion [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1590-1594. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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