基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测

为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能,在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini_YOLOv4模型.首先,该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构,以降低模型参数量;其次,在检测网络的CBL_block1、CBL_block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积,避免了复杂模型导致的内存不足和高延迟问题;最后,将原YOLOv4网络每个尺度的最后一层3×3卷积改为Inception网络结构,以提高模型在生猪姿态检测上的准确率.应用上述模型,对生猪的站立、坐立、腹卧、趴卧和侧卧5类姿态进行识别.结果显示,Mini_YOLOv4模型较YOLOv4模型在检测精度上提升了4.01百分点,在检测速度上提升近1倍,在保证识别精度的同时提升了实时性,可为生猪行为识别提供技术参考.