Применение технологий детекции и трекинга объектов в свиноводстве

1. Применение технологий детекции и трекинга объектов в свиноводстве

Выполнил:
Руководитель:
студент гр. К4113c Нефедов А.В.
доцент ф-та ИКТ по сов-ву Ботов Д.С.
30.06.2022

2.

Идея
Компьютер может собирать данные круглые
сутки, что позволяет получить подробную
статистику по каждой свинье. В таком массиве
данных можно находить нужные зависимости и
аномалии, которые позволят выявить на
начальной стадии различные заболевания.
2

3. Актуальность

• Выход статей по автоматизации животноводства при
помощи технологий искусственного интеллекта
• С каждым годом увеличивается точность и скорость
детектирования объектов
3

4. Цели и задачи работы

• Исследование подходов применения детекции и
трекинга объектов на изображении
• Исследование архитектуры YOLOv5
• Подготовка модели и данных.
• Обучение и тесты, создание демонстрационного
сервиса
4

5. Данные

• Edinburgh Pig Behavior Video Dataset
• Вручную аннотированные 7200
кадров
• 16 базовых классов активности
5

6. Данные

Распределение оригинальных
классов
Распределение классов после
объединения
5

7. Пайплайн

5

8. Детектор YOLOv5

Архитектура сети YOLOv5
7

9. Трекер Deep SORT

Алгоритм Deep SORT
7

10. Эксперимент

Приведение набора данных к нужному формату
Объединение классов и применение маски к загону
Найдены оптимальные параметры тренировки
Сеть обучена и протестирована
Добавлен Deep SORT трекинг и протестирован
10

11. Результат

5760/1440 train/test split
YOLOv5m
Deep SORT
mAP_0.5
0.69
MOTA
0.75
mAP_0.5:0.95
0.41
FPs
953
FNs
202
Recall
0.67
IDSW
41
Precision
0.91
Fragmentations
56
11

12. Выводы эксперимента

• Проблемы датасета, дисбаланс
Дальнейшие эксперименты:
• Обучить детектор только на поиск свиньи, а определение
активности осуществлять при помощи классификатора
• Обучить детектор только на поиск свиньи, собрать несколько
кадров свиньи в серию снимков и классифицировать
активность по полученному ролику
• Идентифицировать свинью для сбора индивидуальной
статистики
12

13. Сервис

12

14. Сервис

12

15. Дальнейшие планы

• Доработать демонстрационный сервис
• Показать представителям индустрии
• Взаимное сотрудничество: cбор датасета, апробация
решений
12

16. Спасибо за внимание!