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J-GLOBAL ID：202202263226985101   整理番号：22A1132229

軽量YOLOv4に基づく生豚目標検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Pig object detection algorithm based on lightweight YOLOV4

著者 (4件)： Yu Qiudong (天津城建大学計算机与信息工程学院,天津300384;天津職業技術師范大学信息技術工程学院,天津300350;天津農学院計算机与信息工程学院,天津300384) ,  Yang Ming (天津城建大学計算机与信息工程学院,天津300384) ,  Yuan Hong (天津農学院計算机与信息工程学院,天津300384) ,  Liang Kun (天津農学院計算机与信息工程学院,天津300384)
資料名： Zhongguo Nongye Daxue Xuebao  (Zhongguo Nongye Daxue Xuebao)
巻： 27  号： 1  ページ： 183-192  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2277A  ISSN： 1007-4333  CODEN： ZNDXAA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現生豚目標検出アルゴリズムモデルが比較的大きく、リアルタイム性が悪いため、モバイル端末における応用が難しいという問題に対して、改良軽量YOLOv4アルゴリズムを生豚目標検出に用いた。群養豚の環境下で、異なる視角と異なる遮蔽程度で生豚画像を撮影し、生豚の標的検出データセットを構築した。軽量化アイデアに基づいて,YOLOv4に基づいてモデルサイズを縮減した。その結果,このアルゴリズムの精度と再現率は,それぞれ96.85%と91.75%であり,検出速度は62フレーム/sであり,元のモデルと比較して,このアルゴリズムは,精度を損なうことなく,モデルサイズを80%まで圧縮し,検出速度を11フレーム/s増加した。このアルゴリズムは,軽量化,強いロバスト性,リアルタイム性の利点を持ち,実際の豚舎環境におけるブタ目標の検出をよりよく実行し,モバイル端末に埋め込むのに役立った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  軽量化 ,  *ブタ ,  養豚 ,  豚舎 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 視角 ,  モバイルデバイス ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 豚  (FD02040U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 軽量 ,  豚 ,  目標 ,  検出アルゴリズム