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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的层叠式笼养蛋鸡区位产蛋监测方法，包括：步骤1、通过巡检设备获取两层蛋鸡区位的视频数据；步骤2、将获取的视频数据进行标签标注，将视频图像集合和标签组成数据集；步骤3、构建基于改进DeepSort框架的监测算法，所述监测算法包括目标检测模块，轨迹匹配模块，轨迹生成模块以及定位计数模块；步骤4、采用数据集对监测算法进行训练，以获得监测模型；步骤5、获取待计数蛋鸡区位的视频数据，并输入至监测模型中以获得对应蛋鸡区位的产蛋量。本发明还提供了一种层叠式笼养蛋鸡区位产蛋监测系统。本发明提供的方法针对多层多列的层叠式笼养蛋鸡区位进行设计，从而使得产蛋量监测更加直观精确以及监测效率更高。

主权项：1.一种基于计算机视觉的层叠式笼养蛋鸡区位产蛋监测方法，其特征在于，包括：步骤1、通过巡检设备获取两层蛋鸡区位的视频数据，所述巡检设备包括两个俯视角度相同但高度不同的单目相机；步骤2、将获取的视频数据进行图像逐帧截取以构建视频图像集合，并以图像中的笼柱和鸡蛋对视频图像集合进行标签标注，将视频图像集合和标签组成数据集；步骤3、构建基于改进DeepSort框架的监测算法，所述监测算法包括目标检测模块，轨迹匹配模块，轨迹生成模块以及定位计数模块，所述目标检测模块包括目标检测模块，所述目标检测模块用于标定输入视频数据中笼柱的编号和识别输入视频数据以生成每一帧图像中的检测信息，所述检测信息包括识别获得的检测框或预测获得的预测框，所述检测框内包括与鸡蛋匹配的轨迹和对应的外形特征以及轨迹运动参数，所述预测框采用卡尔曼滤波对未匹配的轨迹进行预测获得，所述轨迹匹配模块根据当前帧的检测框与上一帧预测获得的预测框进行两轮IOU匹配，并基于匹配结果进行代价矩阵分析，以输出对应的线性匹配关系，所述轨迹生成模块根据检测框与所有预测框之间的线性匹配关系，并结合检测框对应的外形特征、轨迹运动参数以及轨迹进行级联匹配，以生成鸡蛋的轨迹图像，所述定位计数模块根据笼柱的编号对每个蛋鸡区位进行定位，并结合鸡蛋的轨迹图像生成对应鸡蛋区位的产蛋量个数；步骤4、采用数据集对监测算法进行训练，以获得用于监测蛋鸡区位产蛋量的监测模型；步骤5、获取待计数蛋鸡区位的视频数据，并输入至所述监测模型中以获得对应蛋鸡区位的定位编号以及产蛋量。

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百度查询： 浙江大学 一种基于计算机视觉的层叠式笼养蛋鸡区位产蛋监测方法及系统