圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究

东北虎(<i>Panthera tigris altaica</i>)是国家一级重点保护野生动物,在人工饲养环境下,对东北虎幼崽及其母虎活动的精准跟踪是研究东北虎幼崽成长过程中行为发育、观测东北虎个体健康状况的重要手段。本研究提出了一种轻量型的GhostNet-DeepSORT算法来实现在监控视频下的东北虎幼崽群体活动的多目标跟踪。该算法的测试结果表明:东北虎幼崽个体目标检测的召回率和平均精度均值分别是94.9%和96.2%,东北虎幼崽多目标跟踪准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别是91.6%和88.2%。通过轻量化操作处理后的GhostNet-DeepSORT...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: 马光凯, 吴 伟, 刘 丹, 崔永璐, 邓雯心, 姜广顺
Format: Article
Language:zho
Published: Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife 2022-01-01
Series:野生动物学报
Subjects:
Online Access:http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220303
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1841542475140825088
author 马光凯
吴 伟
刘 丹
崔永璐
邓雯心
姜广顺
author_facet 马光凯
吴 伟
刘 丹
崔永璐
邓雯心
姜广顺
author_sort 马光凯
collection DOAJ
description 东北虎(<i>Panthera tigris altaica</i>)是国家一级重点保护野生动物,在人工饲养环境下,对东北虎幼崽及其母虎活动的精准跟踪是研究东北虎幼崽成长过程中行为发育、观测东北虎个体健康状况的重要手段。本研究提出了一种轻量型的GhostNet-DeepSORT算法来实现在监控视频下的东北虎幼崽群体活动的多目标跟踪。该算法的测试结果表明:东北虎幼崽个体目标检测的召回率和平均精度均值分别是94.9%和96.2%,东北虎幼崽多目标跟踪准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别是91.6%和88.2%。通过轻量化操作处理后的GhostNet-DeepSORT算法,在MOTA保持不变时,MOTP提升了1.25%,而且模型占用内存从45.4 MB减小到6.5 MB。因此,相对于DeepSORT算法而言,GhostNet-DeepSORT算法在保证跟踪精度的同时更适用于算力资源不足的小型设备,相比于由宽残差网络构成的重识别网络,采用GhostNet网络进行模型的轻量化替代,实现在视频中东北虎个体重识别。该跟踪算法的实现也为后续圈养东北虎幼崽个体行为识别和个体健康的便捷和快速评估研究提供必要的技术支撑。
format Article
id doaj-art-8f554980f3af48c8989b927bb8942ebf
institution Kabale University
issn 2310-1490
language zho
publishDate 2022-01-01
publisher Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife
record_format Article
series 野生动物学报
spelling doaj-art-8f554980f3af48c8989b927bb8942ebf2025-01-14T04:07:35ZzhoEditorial Department of Chinese Journal of Wildlife野生动物学报2310-14902022-01-0160561367046866圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究马光凯吴 伟刘 丹崔永璐邓雯心姜广顺 东北虎(<i>Panthera tigris altaica</i>)是国家一级重点保护野生动物,在人工饲养环境下,对东北虎幼崽及其母虎活动的精准跟踪是研究东北虎幼崽成长过程中行为发育、观测东北虎个体健康状况的重要手段。本研究提出了一种轻量型的GhostNet-DeepSORT算法来实现在监控视频下的东北虎幼崽群体活动的多目标跟踪。该算法的测试结果表明:东北虎幼崽个体目标检测的召回率和平均精度均值分别是94.9%和96.2%,东北虎幼崽多目标跟踪准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别是91.6%和88.2%。通过轻量化操作处理后的GhostNet-DeepSORT算法,在MOTA保持不变时,MOTP提升了1.25%,而且模型占用内存从45.4 MB减小到6.5 MB。因此,相对于DeepSORT算法而言,GhostNet-DeepSORT算法在保证跟踪精度的同时更适用于算力资源不足的小型设备,相比于由宽残差网络构成的重识别网络,采用GhostNet网络进行模型的轻量化替代,实现在视频中东北虎个体重识别。该跟踪算法的实现也为后续圈养东北虎幼崽个体行为识别和个体健康的便捷和快速评估研究提供必要的技术支撑。http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220303东北虎幼崽目标检测自动跟踪GhostNetYOLOv5DeepSORT
spellingShingle 马光凯
吴 伟
刘 丹
崔永璐
邓雯心
姜广顺
圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
野生动物学报
东北虎幼崽
目标检测
自动跟踪
GhostNet
YOLOv5
DeepSORT
title 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
title_full 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
title_fullStr 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
title_full_unstemmed 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
title_short 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
title_sort 圈养东北虎幼崽群体活动的自动跟踪方法研究
topic 东北虎幼崽
目标检测
自动跟踪
GhostNet
YOLOv5
DeepSORT
url http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220303
work_keys_str_mv AT mǎguāngkǎi quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū
AT wúwěi quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū
AT liúdān quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū
AT cuīyǒnglù quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū
AT dèngwénxīn quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū
AT jiāngguǎngshùn quānyǎngdōngběihǔyòuzǎiqúntǐhuódòngdezìdònggēnzōngfāngfǎyánjiū