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申请/专利权人：安徽农业大学;蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司

摘要：本发明公开了一种群养生猪日常行为检测方法，该方法通过获取待检测目标区域内群养生猪日常行为的图像，输入到改进后的YOLOv4网络模型进行检测，可得到输出的图像中生猪日常行为的分类。其中，改进后的YOLOv4网络模型为：采用轻量MobileNetv3网络代替原有模型YOLOv4中的CSPDarknet53网络，可减少参数量，在降低计算量的同时不会造成精度上的损失；并进一步在检测器中引入深度可分离卷积和inception网络结构，拓宽网络宽度和深度，在保证识别准确率的前提下，检测速度更快、实时性更强。

主权项：1.一种群养生猪日常行为检测方法，其特征在于，包括：S1、获取待检测目标区域内群养生猪日常行为的图像；S2、通过预先训练得到的生猪行为检测模型对所述图像进行检测；所述检测模型通过多组训练数据对改进后的YOLOv4网络模型进行训练得到的；所述多组训练数据的每一组数据包括生猪日常行为的目标框；所述改进后的YOLOv4网络模型采用轻量MobileNetv3网络，且在检测器中引入深度可分离卷积和inception网络结构；S3、根据所述检测模型的检测结果，确定所述图像中生猪日常行为的分类；其中，所述改进后的YOLOv4网络模型的训练步骤，包括：通过监控摄像头采集猪场实际场景下的不同时段、不同角度的生猪图像；对所述生猪图像进行处理，根据预设比例分为训练集、验证集和测试集；对YOLOv4网络模型进行改进，采用轻量MobileNetv3网络，且在检测器中引入深度可分离卷积和inception网络结构，得到改进后的YOLOv4网络模型；使用所述训练集包括的处理后的所述生猪图像，对所述改进后的YOLOv4网络模型进行迭代优化训练；当满足预设条件后，终止训练，得到训练后的生猪行为检测模型；所述训练后的生猪行为检测模型的损失函数为：total_loss＝Lloc+Lconf+Lcls44式中，Lloc表示坐标位置损失，采用CIOU误差；Lconf表示置信度损失；Lcls表示类别损失，采用二值交叉熵函数； 5-7式中，s2表示网格数；B表示每个网格中的先验框个数；IOUA,B表示预测框和真实框的交并比；ρActr,Bctr表示预测框和真实框的中心点的欧式距离；m表示同时包含预测框和真实框的最小封闭区域的对角线距离；wgt和hgt表示真实框的宽、高；w和h表示预测框的宽、高；表示第i个网格单元的第j个边界框是否包含目标，分别取1，0；表示第i个网格单元的第j个边界框是否不包含目标，分别取0，1；表示预测置信度，表示真实置信度，λnoobj表示权重系数；c表示类别，表示单元格中目标属于类别c的概率，表示预测概率。

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