基于RFID與目標(biāo)檢測(cè)的種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法

陶雪陽　施振旦　郭彬彬　戴子淳

摘要：為解決群養(yǎng)種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)難度大的問題，提出一種基于射頻識(shí)別技術(shù)（radio frequency identification，RFID）與目標(biāo)檢測(cè)算法的種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法。首先，使用134.2 kHz低頻RFID實(shí)現(xiàn)無接觸獲取產(chǎn)蛋種鵝身份信息。其次，引入目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)獲取種鵝與鵝蛋的位置與數(shù)量信息，采用微調(diào)訓(xùn)練的方法分階段訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型，以增加模型在小數(shù)據(jù)集情況下的收斂速度與精度。利用種鵝定點(diǎn)產(chǎn)蛋的行為特點(diǎn)，將圖像中每個(gè)獨(dú)立產(chǎn)蛋區(qū)域提取為感興趣區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域的獨(dú)立監(jiān)測(cè)。最后，設(shè)計(jì)目標(biāo)計(jì)數(shù)算法減小計(jì)數(shù)結(jié)果的誤差，通過判斷種鵝與鵝蛋的數(shù)量變化情況，獲得種鵝個(gè)體開始產(chǎn)蛋時(shí)間、結(jié)束產(chǎn)蛋時(shí)間及產(chǎn)蛋結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)種鵝與鵝蛋的平均精度均值（mAP）為93.59%，種鵝個(gè)體身份信息的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率為98.5%，產(chǎn)蛋行為信息的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率為91.3%，符合產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)的要求。

關(guān)鍵詞：種鵝；產(chǎn)蛋監(jiān)測(cè)；無線射頻識(shí)別；目標(biāo)檢測(cè)；YOLOv4；目標(biāo)計(jì)數(shù)

中圖分類號(hào)：S126；TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2023）05-0200-08

我國(guó)是鵝生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，鵝產(chǎn)業(yè)規(guī)?？偭空紦?jù)世界的95%，但鵝養(yǎng)殖技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低［1］。養(yǎng)鵝業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展受到鵝繁殖性能的制約，由于鵝應(yīng)激性較大難以個(gè)體籠養(yǎng)而不易準(zhǔn)確記錄產(chǎn)蛋信息，導(dǎo)致產(chǎn)蛋信息獲取效率和準(zhǔn)確性低，從而影響了養(yǎng)殖從業(yè)者對(duì)高產(chǎn)種鵝選育工作的開展。現(xiàn)階段，自動(dòng)化監(jiān)測(cè)雞、鴨產(chǎn)蛋信息的相關(guān)研究較多［2-3］，而在鵝個(gè)體上的相關(guān)研究較少，且難以運(yùn)用在實(shí)際生產(chǎn)中。傳統(tǒng)的人工記錄方法，工作量大，易對(duì)鵝造成應(yīng)激，不滿足動(dòng)物福利要求也降低了生產(chǎn)效益。因此，研究一種適用于群養(yǎng)種鵝個(gè)體的產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法，對(duì)提高高產(chǎn)種鵝選育、提高種鵝養(yǎng)殖經(jīng)濟(jì)效益、增加畜牧養(yǎng)殖過程自動(dòng)化具有重要意義。

目前，射頻識(shí)別技術(shù)（radio frequency identification，RFID）與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用畜禽目標(biāo)檢測(cè)與行為跟蹤，且取得了較多成果。RFID是一種可通過非接觸的方式獲得目標(biāo)物體信息的技術(shù)［4］，常用于獲取畜禽的身份信息。目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，畜禽的目標(biāo)分割、行為跟蹤、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)等均以目標(biāo)檢測(cè)為基礎(chǔ)。以YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)算法為例，該算法使用多種方法提高檢測(cè)模型的檢測(cè)精度與速度，能較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置信息，在工農(nóng)業(yè)與科研領(lǐng)域均有應(yīng)用［5］。在家禽產(chǎn)蛋監(jiān)測(cè)研究中，有學(xué)者采用RFID技術(shù)對(duì)產(chǎn)蛋鵝個(gè)體的產(chǎn)蛋行為進(jìn)行自動(dòng)化記錄［6-7］，將RFID與光電傳感器結(jié)合實(shí)現(xiàn)種鵝、蛋雞的產(chǎn)蛋自動(dòng)監(jiān)測(cè)，配合嵌入式控制器，以較低的成本實(shí)現(xiàn)產(chǎn)蛋信息的監(jiān)測(cè)［8-9］，以及使用YOLO v4目標(biāo)檢測(cè)模型自動(dòng)監(jiān)測(cè)雞舍中雞的行為，并根據(jù)視頻圖像時(shí)序提取出超過時(shí)間閾值的行為［10］，利用攝像機(jī)與多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)畜禽行為自動(dòng)跟蹤［11-12］。上述方法均表明，RFID與計(jì)算機(jī)視覺方法對(duì)實(shí)現(xiàn)家禽目標(biāo)檢測(cè)與行為跟蹤有較好的效果。但由于家禽行為的復(fù)雜性與不確定性，使用單一的技術(shù)方法難以實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確率，以至于現(xiàn)有的種鵝產(chǎn)蛋信息自動(dòng)化監(jiān)測(cè)的相關(guān)研究無法兼顧產(chǎn)蛋信息獲取的準(zhǔn)確率與效率［6］。

本研究以產(chǎn)蛋期的種鵝為對(duì)象，在已有研究的基礎(chǔ)上，將RFID與基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法相結(jié)合，并設(shè)計(jì)相關(guān)的算法，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)小規(guī)模群養(yǎng)環(huán)境下的種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息的監(jiān)測(cè)。

1 種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方案構(gòu)建

1.1 監(jiān)測(cè)流程設(shè)計(jì)

種鵝的產(chǎn)蛋信息包括種鵝個(gè)體身份信息與產(chǎn)蛋行為信息，即種鵝個(gè)體身份、開始與結(jié)束產(chǎn)蛋時(shí)間、產(chǎn)蛋結(jié)果。種鵝具有定點(diǎn)產(chǎn)蛋的行為特征，根據(jù)該特征，所設(shè)計(jì)的產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法包括硬件部分和模型部分，硬件主要包括計(jì)算機(jī)、RFID模塊、支持紅外功能的互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）傳感器攝像機(jī)，及獨(dú)立的產(chǎn)蛋區(qū)域。該方法的工作原理為：由攝像機(jī)獲取包含產(chǎn)蛋區(qū)域的圖像信息，并由目標(biāo)檢測(cè)算法與目標(biāo)計(jì)數(shù)算法分別對(duì)每個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域種鵝、鵝蛋進(jìn)行計(jì)數(shù)，根據(jù)產(chǎn)蛋區(qū)域種鵝與鵝蛋數(shù)量的變化得到產(chǎn)蛋行為信息，并由RFID模塊獲取對(duì)應(yīng)的種鵝身份信息，并將以上信息記錄至數(shù)據(jù)庫。種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法的硬件組成見圖1。

模型部分包括基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLOv4）、目標(biāo)計(jì)數(shù)算法。目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)圖像內(nèi)的目標(biāo)物體進(jìn)行檢測(cè)分類并標(biāo)記出高于置信度閾值的目標(biāo)，并給出目標(biāo)在像素坐標(biāo)系下的位置與邊界框信息［13-14］。種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)工作流程如圖2所示，它是對(duì)單個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域內(nèi)種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息的監(jiān)測(cè)流程，流程出口在任意位置均可。

1.2 RFID通信方案設(shè)計(jì)

為獲得種鵝身份，將電子標(biāo)簽佩戴在種鵝的腳上，RFID閱讀器與天線放置在產(chǎn)蛋區(qū)域的下方。本研究采用低頻閱讀器，頻率為134.2 kHz，最大識(shí)別距離為10 cm， 該距離可有效避免電子標(biāo)簽的誤讀、信號(hào)干擾的問題。實(shí)際腳環(huán)距離閱讀器的距離為7～8 cm，符合閱讀器的工作距離要求。

考慮RFID閱讀器與計(jì)算機(jī)的通信便捷性，采用基于Modbus RTU通信協(xié)議的RFID閱讀器［15］，閱讀器型號(hào)為KEZLIY-JY-L860-485M。將多個(gè)閱讀器通過RS485總線連接至計(jì)算機(jī)（圖3），將硬件通信與目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)合，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)則發(fā)送消息幀至閱讀器，返回代表種鵝身份的腳環(huán)信息，即完成一次通信。

2 監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)集采集

試驗(yàn)數(shù)據(jù)集采集自江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院六合基地禽場(chǎng)，采集對(duì)象為小規(guī)模群養(yǎng)環(huán)境下，正處于產(chǎn)蛋期的揚(yáng)州鵝，固定拍攝距離，使用攝像機(jī)錄制處于產(chǎn)蛋區(qū)域的種鵝與鵝蛋的視頻，由于鵝舍內(nèi)日夜光照條件不同，夜晚采集的圖像為紅外圖像，細(xì)節(jié)特征與白天相差較大。因此，隨機(jī)取不同時(shí)間段的圖像信息，以保證數(shù)據(jù)集同時(shí)包含夜晚與白天的圖像，并在數(shù)量上保持相對(duì)平衡。最終共采集種鵝與鵝蛋圖像1 100張，將圖像尺寸由1 920×1 080像素裁剪為1 056×704像素，并使用LabelImg工具對(duì)種鵝與鵝蛋以VOC數(shù)據(jù)集格式進(jìn)行標(biāo)注。

2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)可有效增加數(shù)據(jù)集的豐富性［16］，本節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式進(jìn)行設(shè)計(jì)。為減少使用縮放造成的尺度變化，未采用YOLOv4使用的Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，而是采用仿射變換、裁剪、亮度變化、翻轉(zhuǎn)的方式來隨機(jī)對(duì)1張圖片進(jìn)行多次處理，以增加不同條件下輸入的可能性。裁剪與亮度變化即對(duì)圖像的像素值做變換，仿射則計(jì)算原圖中每個(gè)像素點(diǎn)在變換后的位置，即可得到變換后的結(jié)果，翻轉(zhuǎn)則與仿射變換原理類似。設(shè)圖像中某點(diǎn)A（x，y），角度為α，則逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)θ角度后該點(diǎn)A′（x′，y′）的坐標(biāo)變換如下：

2.3 YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)模型

目前，具有代表性的目標(biāo)檢測(cè)模型有Faster R-CNN［17］、SSD［18］、YOLO系列等。YOLOv4是YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)模型中最優(yōu)的一種，有較好的小目標(biāo)檢測(cè)能力，對(duì)硬件的需求低、應(yīng)用成本小，適用于復(fù)雜的實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景。主要由CSPDarknet53主干特征提取網(wǎng)絡(luò)及Neck、YOLOv3 Head組成［13］，Neck由空間金字塔池化層（spatial pyramid pooling，SPP）［19］與特征金字塔（feature pyramid network，F(xiàn)PN）［20］、路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（path aggregation network，PANet）［21］組成。YOLOv4的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖5，當(dāng)種鵝與鵝蛋圖像以416×416尺寸輸入網(wǎng)絡(luò)后，經(jīng)主干特征提取得到19×19大小的特征圖，經(jīng)SPP層4次不同尺寸的池化，得到融合不同尺度特征的特征圖，再經(jīng)FPN與PANet結(jié)構(gòu)，將深層的語義特征與淺層特征融合，進(jìn)一步提高檢測(cè)精度。YOLOv3 Head通過回歸得到多個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果，經(jīng)非極大值抑制得到更為準(zhǔn)確的目標(biāo)位置信息。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程均根據(jù)損失函數(shù)值來指導(dǎo)權(quán)值的更新，YOLOv4的損失函數(shù)L如公式（5）所示，由邊界框回歸損失（LCIOU）、分類損失（LCls）以及置信度損失（LConf）［13］構(gòu)成。

相比YOLOv3模型，YOLOv4將對(duì)角線長(zhǎng)度、重疊面積及長(zhǎng)寬比納入?yún)⒖?，因此增加了邊界框回歸的準(zhǔn)確度與速度，對(duì)目標(biāo)的預(yù)測(cè)精度有了較大的提升。公式（6）、公式（7）中b為預(yù)測(cè)框；bgt為真實(shí)框；ρ為歐式距離；α為權(quán)重系數(shù)；v表示長(zhǎng)寬比的一致性；c為b與bgt的最小包圍框?qū)蔷€長(zhǎng)度；IOU為b與bgt的交并比。

公式（8）中w、h分別表示預(yù)測(cè)框的寬、高；wgt、hgt分別表示真實(shí)框的寬、高。 αv則表示b與bgt之間長(zhǎng)寬比的相似程度，在訓(xùn)練過程中模型盡可能保持長(zhǎng)寬比接近。由公式（7）、公式（8）可知，當(dāng)預(yù)測(cè)框與真實(shí)框長(zhǎng)寬比完全相等時(shí)，αv項(xiàng)即為0，加入該項(xiàng)，從而保證預(yù)測(cè)框位置信息的準(zhǔn)確度。對(duì)于分類損失與置信度損失，均采用交叉熵來計(jì)算每一類的損失并求和。

經(jīng)過上述理論研究分析，在種鵝與鵝蛋識(shí)別任務(wù)中基本采用了YOLOv4的所有方法，但未考慮Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，輸入端的縮放方法未使用不失真縮放。

2.4 ROI提取與目標(biāo)計(jì)數(shù)算法設(shè)計(jì)

2.4.1 ROI提取

定點(diǎn)產(chǎn)蛋是種鵝產(chǎn)蛋行為特征之一，在產(chǎn)蛋區(qū)域數(shù)量充足時(shí)，種鵝均會(huì)進(jìn)入產(chǎn)蛋區(qū)域內(nèi)產(chǎn)蛋。此外，每個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域的大小僅能容納1只種鵝，因此只需對(duì)產(chǎn)蛋區(qū)域內(nèi)的種鵝與鵝蛋目標(biāo)進(jìn)行計(jì)數(shù)即可根據(jù)數(shù)量變化來判斷種鵝的產(chǎn)蛋行為信息。實(shí)際來自攝像機(jī)的圖像包含多個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域，即單個(gè)圖像內(nèi)同時(shí)存在多個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域、多只鵝的產(chǎn)蛋信息?？紤]將圖像中的產(chǎn)蛋區(qū)域分別提取出來，即可同時(shí)記錄每個(gè)區(qū)域中的產(chǎn)蛋信息。本研究將提取出的產(chǎn)蛋區(qū)域稱為感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）［22］。

取輸入視頻中某一幀圖像，以4個(gè)頂點(diǎn)所構(gòu)成的四邊形表示ROI（圖6）。在像素坐標(biāo)系中，已知a1、a2、a3、a4的坐標(biāo)，即可擬合出4條邊所在直線的方程。任意2點(diǎn)的坐標(biāo)為（x1，y1），（x2，y2），則經(jīng)過2點(diǎn)直線的表達(dá)式由公式（9）、（10）得出。以同樣方式將圖像中其他完整可視產(chǎn)蛋區(qū)域提取為ROI，并將每個(gè)ROI的表達(dá)式寫入算法中。

系統(tǒng)運(yùn)行過程中，目標(biāo)檢測(cè)算法得到每個(gè)目標(biāo)框中心坐標(biāo)（x，y），判斷其是否在4條直線所構(gòu)成的ROI內(nèi)，并由計(jì)數(shù)算法統(tǒng)計(jì)數(shù)量。由圖7可知，深色框區(qū)域?yàn)镽OI，即獨(dú)立的產(chǎn)蛋區(qū)域，可同時(shí)記錄3只鵝的產(chǎn)蛋信息。

2.4.2 目標(biāo)計(jì)數(shù)算法

由于目標(biāo)檢測(cè)算法得到每一幀圖像內(nèi)的目標(biāo)數(shù)量和位置，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)時(shí)，由于目標(biāo)檢測(cè)算法自身的系統(tǒng)誤差，及不可知的種鵝行為導(dǎo)致的隨機(jī)誤差，所檢測(cè)到的目標(biāo)數(shù)量是非連續(xù)的，存在較大抖動(dòng)，影響了產(chǎn)蛋信息的判定信號(hào)。為減小系統(tǒng)誤差所引起的抖動(dòng)，采用遞推消抖算法來消除目標(biāo)數(shù)量的波動(dòng)，以增加判定信號(hào)的準(zhǔn)確性。

遞推消抖算法的原理見圖8，將N個(gè)連續(xù)幀中檢測(cè)到的N個(gè)目標(biāo)數(shù)量看成1個(gè)隊(duì)列，新的數(shù)據(jù)添加至隊(duì)列末尾，并刪除原來隊(duì)列的第1個(gè)數(shù)據(jù)，保證隊(duì)列長(zhǎng)度不變。判斷隊(duì)列中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)，則認(rèn)為該N個(gè)采樣值所代表的一段時(shí)間內(nèi)視頻畫面中的目標(biāo)數(shù)量，以該數(shù)量表示第N+1時(shí)刻的數(shù)量。缺點(diǎn)是修正后的目標(biāo)數(shù)量相對(duì)于實(shí)際數(shù)量有延遲，該延遲取決于設(shè)定的N值大小與檢測(cè)速度，本研究取N為51，即在視頻輸入幀率為25幀/s時(shí)，取前2 s的數(shù)量作為參考。

種鵝產(chǎn)蛋結(jié)束離開產(chǎn)蛋箱后，達(dá)到時(shí)間閾值則對(duì)鵝蛋進(jìn)行計(jì)數(shù)，但在計(jì)數(shù)前目標(biāo)的數(shù)量可能存在波動(dòng)，從而導(dǎo)致計(jì)數(shù)結(jié)果的錯(cuò)誤。因此，在遞推消抖的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)二次消抖算法，具體方式為：以同樣的方法將遞推消抖后得到的數(shù)量固定為長(zhǎng)度為N的隊(duì)列，取隊(duì)列中數(shù)量變化的次數(shù)，若變化次數(shù)大于設(shè)定的閾值，則認(rèn)為視頻畫面不穩(wěn)定，或鵝蛋被短暫遮擋，因此延遲對(duì)產(chǎn)蛋區(qū)域數(shù)量的判定，直至數(shù)量穩(wěn)定。本研究取變化次數(shù)閾值為3。

隨后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行計(jì)數(shù)并獲取產(chǎn)蛋信息。種鵝未進(jìn)入ROI時(shí)，記錄鵝、鵝蛋初始數(shù)量；若區(qū)域內(nèi)種鵝數(shù)量在時(shí)間閾值5 s內(nèi)由0穩(wěn)定變化為1，則判定種鵝開始產(chǎn)蛋，系統(tǒng)從RFID閱讀器獲取種鵝身份并記錄時(shí)間；區(qū)域內(nèi)種鵝數(shù)量在5 s內(nèi)由1穩(wěn)定變化為0，則判定種鵝離開區(qū)域，此時(shí)獲得鵝蛋的數(shù)量，并與產(chǎn)蛋行為發(fā)生前區(qū)域內(nèi)鵝蛋的數(shù)量對(duì)比，得到產(chǎn)蛋結(jié)果并記錄時(shí)間。

2.5 模型訓(xùn)練

采用模型微調(diào)訓(xùn)練（fine-tune）的方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，該方式是遷移學(xué)習(xí)的一種，已被證明適用于小數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練任務(wù)［23］，有效提高模型的訓(xùn)練速度與特征提取能力［24］。本研究使用YOLOv4在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練得到的權(quán)重作為訓(xùn)練初始化參數(shù)，具體分為2個(gè)階段。第一階段為凍結(jié)主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，此時(shí)特征提取網(wǎng)絡(luò)不變，禁止凍結(jié)層參數(shù)的更新，僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)；第二階段，特征提取網(wǎng)絡(luò)發(fā)生改變，網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)均會(huì)更新。此外，使用Adam優(yōu)化器訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，但修改了學(xué)習(xí)率的更新方式。在訓(xùn)練第一階段，采用固定步長(zhǎng)衰減學(xué)習(xí)率（StepLR）加快模型的收斂，第二階段采用余弦退火學(xué)習(xí)率（CosineAnnealingLR）［25］，使模型收斂于全局最優(yōu)點(diǎn)。余弦退火策略使得學(xué)習(xí)率在設(shè)定范圍內(nèi)變化，使模型跳過局部最優(yōu)點(diǎn)，從而更準(zhǔn)確地完成收斂。固定步長(zhǎng)衰減學(xué)習(xí)率與余弦退火學(xué)習(xí)率的更新公式分別為公式（11）、公式（12）。

公式（11）中l(wèi)r′為上一次迭代（Epoch）的學(xué)習(xí)率；gamma為學(xué)習(xí)率更新系數(shù)，根據(jù)設(shè)定的步長(zhǎng)更新學(xué)習(xí)率。公式（12）中i表示第i次運(yùn)行；ηimax與ηimin表示學(xué)習(xí)率的最大值與最小值，學(xué)習(xí)率在該范圍內(nèi)以余弦規(guī)律變化；Tcur表示當(dāng)前周期已經(jīng)完成的Epoch數(shù)；Ti表示第i次周期中的Epoch總數(shù)，訓(xùn)練過程中，每次達(dá)到最小學(xué)習(xí)率時(shí)會(huì)重新初始化Tcur。

3 結(jié)果與分析

3.1 參數(shù)與硬件

本試驗(yàn)所使用的硬件參數(shù)為：Intel i9-10900k處理器，Nvidia Geforce RTX 3090顯卡，windows 10操作系統(tǒng)，使用Pytorch-1.8.0深度學(xué)習(xí)框架，加速環(huán)境為CUDA11.2、cuDNN8.1，Opencv-4.1.1，使用python作為程序開發(fā)語言。所使用的RFID設(shè)備通過Modbus RTU協(xié)議通信，電氣接口為雙線制RS485，使用Modbus_tk庫開發(fā)通信程序。

訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型時(shí)，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為 0.000 4，前50次Epoch的學(xué)習(xí)率以等間隔減小的方式下降，步長(zhǎng)為1，更新系數(shù)gamma為0.92，之后采用余弦退火學(xué)習(xí)率，學(xué)習(xí)率變化范圍為2×10-5～5×10-6，學(xué)習(xí)率變化周期Ti為5，批大?。˙atch-size）為12。

3.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)主要分3個(gè)部分進(jìn)行，一是驗(yàn)證目標(biāo)檢測(cè)模型的準(zhǔn)確性，二是驗(yàn)證RFID設(shè)備獲取種鵝個(gè)體身份信息的準(zhǔn)確性，三是驗(yàn)證整體算法對(duì)種鵝產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。在江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院六合基地禽場(chǎng)搭建小規(guī)模種鵝群養(yǎng)環(huán)境，錄制種鵝產(chǎn)蛋視頻并用于驗(yàn)證種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋監(jiān)測(cè)方法的準(zhǔn)確率，并通過模擬驗(yàn)證RFID設(shè)備獲取種鵝個(gè)體身份信息的準(zhǔn)確率。目標(biāo)檢測(cè)模型的準(zhǔn)確性則通過制作的數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證。

采用精度均值（average precision，AP），平均精度均值（mean average precision，mAP）及幀率（frames per seconds，F(xiàn)PS）作為評(píng)價(jià)目標(biāo)檢測(cè)算法的標(biāo)準(zhǔn)。其中，精確率（precision，P）與召回率（recall，R）為中間計(jì)算指標(biāo)。計(jì)算公式如公式（13）～公式（16）所示。

公式（13）、公式（14）中TP為將正類預(yù)測(cè)為正類的數(shù)量；FP為將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類的數(shù)量；FN為將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類的數(shù)量；i表示類別；N表示類別總數(shù)。AP體現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)每一類目標(biāo)的綜合檢測(cè)效果。

RFID設(shè)備獲取種鵝個(gè)體身份的準(zhǔn)確性與整體算法對(duì)種鵝產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性均以準(zhǔn)確率指標(biāo)來評(píng)價(jià)。

3.3 結(jié)果分析

為驗(yàn)證YOLOv4在本方法中的有效性，分別訓(xùn)練Faster R-CNN、SSD及YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)模型，評(píng)估各模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)。不同模型在IOU閾值為0.5時(shí)，2類目標(biāo)的AP、mAP和幀率的結(jié)果見表1。

由表1可知，YOLOv4在測(cè)試集上的2類目標(biāo)的AP均高于Faster R-CNN與SSD中的結(jié)果。其中，鵝蛋類的AP在YOLOv4中達(dá)94.53%，遠(yuǎn)高于在另2種目標(biāo)檢測(cè)模型中的效果，種鵝類AP也達(dá)到92.65%，mAP達(dá)到93.59%。此外，YOLOv4的檢測(cè)速度表現(xiàn)也較好，為57 f/s，可見YOLOv4對(duì)鵝蛋類小目標(biāo)的檢測(cè)效果更好。綜合觀察，YOLOv4的速度與精度更優(yōu)，能滿足檢測(cè)種鵝與鵝蛋任務(wù)的實(shí)時(shí)性要求與精度要求。最終，模型運(yùn)行時(shí)的置信度閾值取0.5，以兼顧精確率與召回率。

為驗(yàn)證RFID設(shè)備獲取種鵝個(gè)體身份信息的準(zhǔn)確性，模擬種鵝隨機(jī)進(jìn)入產(chǎn)蛋區(qū)域200次，每次固定腳環(huán)標(biāo)簽至閱讀器的距離為7 cm，腳環(huán)標(biāo)簽隨機(jī)出現(xiàn)在產(chǎn)蛋區(qū)域，以測(cè)試RFID閱讀器在產(chǎn)蛋區(qū)域不同位置時(shí)識(shí)別種鵝個(gè)體身份信息的正確率，由表2可知，為驗(yàn)證種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，使用由10只產(chǎn)蛋種鵝在群養(yǎng)環(huán)境中錄制的92個(gè)產(chǎn)蛋行為視頻，產(chǎn)蛋行為分布在視頻中的3個(gè)產(chǎn)蛋區(qū)域，視頻尺寸為1 056×704分辨率，25 f/s，與攝像機(jī)輸入尺寸相同，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，人工統(tǒng)計(jì)視頻中正確的產(chǎn)蛋行為信息數(shù)據(jù)，并與測(cè)試得到的結(jié)果對(duì)比，得出產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)結(jié)果，見表3。

由表2可知，當(dāng)RFID閱讀器位于產(chǎn)蛋區(qū)域正下方時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率最高，為98.5%，比放置于產(chǎn)蛋區(qū)域入口處高5.5%，更有利于準(zhǔn)確識(shí)別種鵝個(gè)體身份。由表3可知，在使用遞推消抖算法與二次消抖算法時(shí)，進(jìn)出判斷準(zhǔn)確率均為94.6%，主要原因是目標(biāo)檢測(cè)算法自身的準(zhǔn)確率導(dǎo)致無法檢測(cè)所有目標(biāo)，即系統(tǒng)誤差導(dǎo)致，二次消抖的產(chǎn)蛋判斷準(zhǔn)確率為92.4%，比遞推消抖提升了5.5%，綜合準(zhǔn)確率也由85.9%提高到91.3%，即二次消抖增加了對(duì)鵝蛋計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性。由于當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)數(shù)量參考過去一段時(shí)間內(nèi)的目標(biāo)數(shù)量，有效地減小了目標(biāo)數(shù)量的波動(dòng)，使得通過時(shí)間閾值來判定產(chǎn)蛋行為信息的方法可行，因此獲得了較高的產(chǎn)蛋行為信息判斷準(zhǔn)確率。

圖9為一個(gè)典型產(chǎn)蛋過程的目標(biāo)數(shù)量與遞推消抖后的計(jì)數(shù)結(jié)果，可知遞推消抖有效抑制了目標(biāo)數(shù)量的波動(dòng)，即使對(duì)數(shù)量的判斷有所延遲，但更有利于準(zhǔn)確判斷目標(biāo)的數(shù)量。

圖10為測(cè)試集圖像在不同模型中的試驗(yàn)結(jié)果，在鵝舍復(fù)雜光線環(huán)境下，F(xiàn)aster R-CNN與SSD均出現(xiàn)了漏檢現(xiàn)象，主要問題是對(duì)鵝蛋的檢出效果較差，白天圖像與夜晚圖像中均未能完全檢出鵝蛋，且檢出的鵝蛋位置信息不準(zhǔn)確。YOLOv4則成功檢出所有目標(biāo)，且置信度分?jǐn)?shù)更高，對(duì)另2類未檢出鵝蛋的置信度也達(dá)0.98，在多個(gè)鵝蛋圖像黏連時(shí)也能夠成功將其檢出。根據(jù)種鵝產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)的結(jié)果，YOLOv4對(duì)小規(guī)模群養(yǎng)環(huán)境中的種鵝與鵝蛋的檢測(cè)效果較好，其準(zhǔn)確率基本滿足種鵝產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)的要求。

4 結(jié)論與討論

本研究將 RFID技術(shù)與目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)合，構(gòu)建種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法，該方法的硬件組成簡(jiǎn)單，對(duì)種鵝影響小，能實(shí)現(xiàn)無應(yīng)激監(jiān)測(cè)種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息。

對(duì)采集的單張種鵝與鵝蛋圖像組合使用仿射、隨機(jī)裁剪、亮度變化、翻轉(zhuǎn)變換，有效增加了數(shù)據(jù)集中圖像的豐富性，經(jīng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)，所構(gòu)建數(shù)據(jù)集的圖像數(shù)量由1 100張擴(kuò)增為3 820張。

以134.2 kHz低頻RFID閱讀器與電子標(biāo)簽獲取種鵝身份，識(shí)別距離在10 cm以內(nèi)。利用種鵝定點(diǎn)產(chǎn)蛋的習(xí)性，構(gòu)建YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)算法與目標(biāo)計(jì)數(shù)算法共同組成的產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法，在分析YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上，調(diào)整訓(xùn)練方法與訓(xùn)練參數(shù)。目標(biāo)計(jì)數(shù)算法由遞推消抖算法與二次消抖算法組成，設(shè)定獲取種鵝產(chǎn)蛋行為信息的時(shí)間閾值為5 s。試驗(yàn)結(jié)果表明，本研究構(gòu)建的種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法能有效地獲取產(chǎn)蛋種鵝的身份信息與產(chǎn)蛋行為信息，不受光線條件變化的影響。相比主流的Faster R-CNN、SSD目標(biāo)檢測(cè)算法，YOLOv4算法對(duì)2類目標(biāo)的mAP達(dá)93.59%，幀率達(dá)到57 f/s，滿足產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性要求與精度要求，種鵝的產(chǎn)蛋行為信息監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)91.3%，個(gè)體身份信息準(zhǔn)確率達(dá)98.5%。

本研究構(gòu)建的種鵝產(chǎn)蛋信息監(jiān)測(cè)方法盡管對(duì)種鵝與鵝蛋的檢測(cè)精度較高， 但在種鵝數(shù)量較多或出現(xiàn)鵝與鵝之間遮擋時(shí)，檢測(cè)精度還有待提高。應(yīng)用在大規(guī)模群養(yǎng)環(huán)境則需進(jìn)一步研究多個(gè)產(chǎn)蛋視頻同時(shí)輸入模型時(shí)的監(jiān)測(cè)效果，以降低應(yīng)用成本。

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收稿日期：2022-05-23

基金項(xiàng)目：國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)資金（編號(hào)：CARS-40-20）。

作者簡(jiǎn)介：陶雪陽（1997—），男，安徽合肥人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)視覺檢測(cè)與控制研究。E-mail：1508294002@qq.com。

通信作者：施振旦，博士，研究員，主要從事家禽繁殖內(nèi)分泌調(diào)控研究。E-mail：zdshi@jaas.ac.cn。