技术说明：ShinyAnimalCV：基于云的开源网络应用，利用计算机视觉实现动物目标检测、分割与三维可视化
计算机视觉与模式识别
2026-01-06 v1 人工智能
摘要
计算机视觉（CV）作为一种非侵入且具有成本效益的技术，通过及时和个体化的动物护理实现优化决策，推动了精准畜牧养殖的发展。价格合理的二维和三维相机传感器，结合各种机器学习和深度学习算法，为改进畜牧生产系统提供了宝贵机会。然而，尽管公共领域有各种 CV 工具可用，将这些工具应用于动物数据可能具有挑战性，通常要求用户具备编程与数据分析技能，以及计算资源的使用权限。此外，精准畜牧养殖的迅速扩展正产生日益增长的需求，即对动物科学专业学生进行 CV 教育和培训。这给教育者带来了高效演示 CV 中复杂算法的挑战。因此，本研究的目的是开发 ShinyAnimalCV，一个基于云的开源网络应用。该应用提供用户友好的界面来执行 CV 任务，包括目标分割、检测、三维表面可视化，以及二维和三维形态特征的提取。应用中包含了使用俯视动物数据训练的九个预训练 CV 模型。ShinyAnimalCV 已使用云计算平台在线部署。ShinyAnimalCV 的源代码可在 GitHub 上获取，并附有使用自定义数据训练 CV 模型以及本地部署 ShinyAnimalCV 的详细文档，以使用户充分利用该应用的能力。ShinyAnimalCV 可助力动物科学界的 CV 研究与教学。
引用
@article{arxiv.2307.14487,
title = {Technical note: ShinyAnimalCV: open-source cloud-based web application for object detection, segmentation, and three-dimensional visualization of animals using computer vision},
author = {Jin Wang and Yu Hu and Lirong Xiang and Gota Morota and Samantha A. Brooks and Carissa L. Wickens and Emily K. Miller-Cushon and Haipeng Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14487},
year = {2026}
}