Counting Livestock with Image Segmentation Neural Network
Konferenční objektStatus neznámýpeer-reviewedpostprintSoubory
Datum publikování
2020
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
Springer Nature Switzerland AG
Abstrakt
Livestock farming industries, as well as almost any industry, want more and more data about the operation of their business and activities in order to make the right decisions. However, especially when considering very large animal farms, the precise and up-to-date information about the position and numbers of the animals is rather difficult to obtain. In this contribution, a novel engineering approach to livestock positioning and counting, based on image processing, is proposed. The approach is composed of two parts. Namely, a fully convolutional neural network for input image transformation, and a locator for animal positioning. The transformation process is designed in order to transform the original RGB image into a gray-scale image, where animal positions are highlighted as gradient circles. The locator then detects the positions of the circles in order to provide the positions of animals. The presented approach provides a precision rate of 0.9842 and a recall rate of 0.9911 with the testing set, which is, in combination with a rather suitable computational complexity, a good premise for the future implementation under real conditions.
Rozsah stran
p. 237-244
ISSN
2194-5357
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
SGS_2020_011/Výzkum pokročilých metod zpracování signálů a obrazu, výkonnosti webových aplikací, měření, dolování dat, řízení technologických procesů a optimalizace
Zdrojový dokument
15th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2020)
Vydavatelská verze
Přístup k e-verzi
bez omezení
Název akce
15th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, SOCO 2020 (16.09.2020 - 18.09.2020, Burgos)
ISBN
978-3-030-57801-5
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
livestock counting, fully convolutional neural network, U-Net, precision agriculture, počítání hospodářských zvířat, konvoluční neuronová síť, U-Net, precision agriculture