基于视频的牛个体识别与动作识别
计算机视觉与模式识别
2021-10-15 v1
摘要
我们展示了一个通过自动分析动物行为来监测牛福利的可运行原型。我们开发并测试了深度学习模型，使用在农场采集的视频，对牛个体识别达到了81.2%的精度。对饮水事件检测的准确率为84.4%，对采食（放牧）事件检测的准确率为94.4%。实验结果表明，所提出的深度学习方法可用于识别个体动物的行为，从而实现自动化农场溯源。我们的原始数据与真值数据集将作为首个公开的用于牛个体识别与动作识别的视频数据集发布。同时也给出了进一步开发的建议。
引用
@article{arxiv.2110.07103,
title = {Video-based cattle identification and action recognition},
author = {Chuong Nguyen and Dadong Wang and Karl Von Richter and Philip Valencia and Flavio A. P. Alvarenga and Gregory Bishop-Hurley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07103},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 7 figures, DICTA2021