【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机多目标跟踪算法，尤其涉及基于旋转框检测模型和byte算法的群养猪长期自动跟踪，具体涉及一种群养环境下多目标的猪跟踪方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着生活水平的提升，消费者和畜牧业越来越关注畜牧系统的可持续性，即关注规模化养殖场景下对于个体动物从出生到死亡的生长状况的全程监控。因此，需要通过智慧养殖系统及早发现影响猪只的健康问题和福利问题，以便及时干预、减少损失并改善生猪福利，从而实现对疾病的预防和控制，以达到减少损失的目的。智能化养殖以猪只个体跟踪识别为基础，需要给猪只建立个体档案、对猪只进行日常的行为记录以及健康状态的监测。
2、在猪只的监测领域，早期主要靠射频识别(radio frequency identification)技术解决猪只身份识别的问题，但是该方法会使得猪只产生应激反应，并且穿孔还可能导致猪只皮肤发炎，从而影响猪只的健康成长。同时，基于耳标的身份识别需要猪只在特定的区域才能实现身份信息的读取。随着基于深度学习的计算机视觉技术的发展，依靠远程视频监控设备便能自动识别猪只的身份，...
【技术保护点】
1.群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪算法还包括：
3.根据权利要求2所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，在使用目标检测器预测该帧中的目标检测框和对应的置信度得分之前，还包括：初始化跟踪列表为空。
4.根据权利要求3所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，对于三次关联后仍然未匹配的追踪框，将其在追踪列表中删除；对于三次关联后仍未匹配的检测框，如果其得分大于追踪得分阈值，则进行初始化新的跟踪框，将该检测框加入跟踪列表中。
...【技术特征摘要】
1.群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪算法还包括：
3.根据权利要求2所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，在使用目标检测器预测该帧中的目标检测框和对应的置信度得分之前，还包括：初始化跟踪列表为空。
4.根据权利要求3所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，对于三次关联后仍然未匹配的追踪框，将其在追踪列表中删除；对于三次关联后仍未匹配的检测框，如果其得分大于追踪得分阈值，则进行初始化新的跟踪框，将该检测框加入跟踪列表中。
5.根据权利要求2所述群养环境下多目标的猪跟踪方法，其特征在于，在进行第三次关联时，关联过程基于跟踪框和检测框之间的亲和力矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海燕，石雯惠，鲁基圣，赵书红，李新云，刘小磊，付玉华，熊雄，黎煊，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：
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