基于幀間差分法-單點(diǎn)多框檢測(cè)器的圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別方法

張?zhí)K楠 田建艷 菅壟 姬政雄

摘要：?在集約化養(yǎng)殖過程中，生豬打斗行為是影響生豬福利養(yǎng)殖的重要因素之一。針對(duì)復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境下傳統(tǒng)方法識(shí)別圈養(yǎng)生豬打斗行為準(zhǔn)確率低的問題，提出1種基于幀間差分法（Frame difference， FD）-單點(diǎn)多框檢測(cè)器（Single shot MultiBox detector， SSD）的生豬打斗行為識(shí)別方法。首先，利用幀間差分法提取生豬連續(xù)視頻幀中的移動(dòng)像素，排除光照度變化、地面水漬及尿漬等環(huán)境因素以及靜止生豬對(duì)打斗行為識(shí)別的干擾。然后，以連續(xù)視頻幀中的移動(dòng)像素為樣本，采用MobileNet_v2、焦點(diǎn)損失函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移學(xué)習(xí)對(duì)單點(diǎn)多框檢測(cè)器進(jìn)行改進(jìn)，用于檢測(cè)發(fā)生劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體，提高SSD對(duì)運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的檢測(cè)精度與速度。最后，針對(duì)生豬發(fā)生打斗行為時(shí)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的生豬打斗行為判別方法，以識(shí)別生豬是否發(fā)生打斗行為。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)生豬打斗行為的識(shí)別準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率分別達(dá)到93.75%、96.79%、90.50%，可以有效識(shí)別圈養(yǎng)生豬的打斗行為，為飼養(yǎng)員判斷生豬異常狀況提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：?生豬;打斗行為;幀間差分法;單點(diǎn)多框檢測(cè)器;判別方法

中圖分類號(hào)：?TP391.41??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：?A??文章編號(hào)：?1000-4440（2021）02-0397-08

Abstract：?Aggressive behavior of live pigs is one of the most important factors influencing welfare breeding of live pigs in the process of intensive breeding. Aiming at the problems of low accuracy rate of traditional methods in detecting aggressive behaviors of live pigs in pigpens under complex breeding environment， an identification method for porcine aggressive behaviors was proposed based on frame difference （FD）-single shot MultiBox detector （SSD）. Firstly， FD method was used to extract the moving pixels in continuous video frames of live pigs to eliminate the interference of environmental factors such as illuminance change， surface water stain， urine stain and static pigs on the detecting of aggressive behaviors. Secondly， using the moving pixels in continuous video frames as samples， the SSD was improved by using MobileNet_v2， focal loss function and transfer learning of network parameters to detect the violently moving live pigs and improve the detection accuracy and speed of SSD. Finally， according to the characteristics of live pigs with aggressive behaviors， accurate discriminative method for live porcine aggressive behavior was designed to recognize aggressive behaviors. The experimental results showed that， the accuracy rate， precision rate and recall rate of the proposed method in recognizing porcine aggressive behaviors reached 93.75%， 96.79% and 90.50% respectively. The method can effectively recognize the aggressive behaviors of live pigs in pigpens and provide judgment basis for breeders.

Key words：?live pig;aggressive behaviors;frame difference;single shot MultiBox detector;discriminant method

福利養(yǎng)殖是指在養(yǎng)殖過程中滿足動(dòng)物最基本的自然需求，使動(dòng)物免于不必要的痛苦，在現(xiàn)代化養(yǎng)殖系統(tǒng)中，打斗行為是影響生豬集約化養(yǎng)殖福利水平的重要因素之一[1]。在集約化養(yǎng)殖過程中，當(dāng)生豬攝取的膳食纖維含量低、豬群構(gòu)成發(fā)生變化或活動(dòng)空間有限時(shí)，都可能導(dǎo)致生豬發(fā)生打斗行為[2]。生豬長(zhǎng)時(shí)間的打斗行為可能導(dǎo)致皮膚損傷、感染，甚至使生豬受到致命傷害[3]。受傷的生豬進(jìn)食量減少，可能導(dǎo)致生長(zhǎng)速度下降[4]，而且打斗壓力可能導(dǎo)致母豬繁殖能力下降[5]。因此，識(shí)別生豬打斗行為對(duì)于提高生豬福利水平、增加養(yǎng)豬場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益至關(guān)重要。

機(jī)器視覺技術(shù)具有無接觸、不間斷、快速等優(yōu)點(diǎn)。利用這項(xiàng)技術(shù)檢測(cè)生豬打斗行為，可以提高檢測(cè)效率、增加動(dòng)物福利水平、減少經(jīng)濟(jì)損失[6]。生豬打斗行為包括頭撞身體、頭撞頭、用頭推擠、咬等動(dòng)作表現(xiàn)[2]。針對(duì)2只生豬在打斗行為中身體大面積、劇烈接觸且持續(xù)一定時(shí)間，容易對(duì)生豬造成傷害，Viazzi等[7]通過采集豬圈中的生豬視頻計(jì)算了生豬的平均運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度和占空比，采用線性判別分析法檢測(cè)生豬的打斗行為。Oczak等[8]計(jì)算了生豬的活動(dòng)指數(shù)特征，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)生豬的高強(qiáng)度打斗行為和中等強(qiáng)度打斗行為。Lee等[9]以2只站立生豬之間的距離和運(yùn)動(dòng)速度作為特征參數(shù)，利用2個(gè)支持向量機(jī)對(duì)生豬是否發(fā)生打斗行為以及不同打斗行為類型進(jìn)行分類。Chen等[10]對(duì)生豬打斗行為識(shí)別方法進(jìn)行了深入研究，2017年，將相鄰視頻幀之間2只生豬的加速度作為特征，通過設(shè)置閾值實(shí)現(xiàn)了對(duì)生豬高強(qiáng)度打斗行為和中等強(qiáng)度打斗行為的識(shí)別。2018年，Chen等[11]以幀間2只生豬的動(dòng)能和動(dòng)能差作為特征參數(shù)，通過設(shè)置閾值實(shí)現(xiàn)了生豬打斗行為的識(shí)別。2019年，Chen等[12]采用幀間差分法（Frame difference， FD）檢測(cè)移動(dòng)像素，提取每個(gè)視頻序列單元中的運(yùn)動(dòng)形狀指數(shù)作為特征值，利用支持向量機(jī)對(duì)生豬打斗行為進(jìn)行識(shí)別。

識(shí)別生豬打斗行為需要準(zhǔn)確地檢測(cè)出生豬個(gè)體，當(dāng)豬圈中光照度發(fā)生變化以及受到水漬、尿漬、排泄物等因素干擾時(shí)，傳統(tǒng)圖像分割方法很難精確地分割出生豬個(gè)體，從而影響生豬打斗行為的識(shí)別精度。由于生豬打斗行為持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，對(duì)生豬造成傷害的概率越大[7]，因此，本研究將2只生豬之間持續(xù)一定時(shí)間的具有劇烈接觸、擠壓、撞擊、撕咬的行為統(tǒng)稱為生豬打斗行為，提出基于FD-單點(diǎn)多框檢測(cè)器（Single shot MultiBox detector， SSD）的圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別方法。首先，利用FD提取生豬連續(xù)視頻幀中的移動(dòng)像素，排除光照度變化、地面水漬、尿漬等環(huán)境因素與靜止生豬對(duì)打斗行為識(shí)別的干擾;然后，針對(duì)傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法在生豬個(gè)體檢測(cè)中的局限性，以連續(xù)視頻幀中的移動(dòng)像素為樣本，通過單點(diǎn)多框檢測(cè)器檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體;最后，提出生豬打斗行為的判別方法，識(shí)別生豬是否發(fā)生打斗行為。

1?材料與方法

1.1?樣本數(shù)據(jù)集

本試驗(yàn)使用的生豬視頻采集于山西省某生豬養(yǎng)殖場(chǎng)，圈養(yǎng)生豬視頻采用筒型網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)[DS-2CD2T47（D）WD-L]，以25 f/s的速度采集，并通過數(shù)據(jù)傳輸線將采集到的視頻傳輸?shù)奖O(jiān)控計(jì)算機(jī)中保存。視頻采集分辨率為1 920×1 080。1個(gè)豬圈中有7只生豬，豬齡均約為3個(gè)月，體質(zhì)量均約為60 kg。根據(jù)生豬打斗行為特點(diǎn)與生豬養(yǎng)殖場(chǎng)養(yǎng)殖人員的專家經(jīng)驗(yàn)，從采集到的視頻中截取生豬打斗行為視頻和生豬正常狀態(tài)（包括躺臥休息、采食飲水、互嗅等行為）的視頻進(jìn)行分析。從豬圈中采集到的生豬圖像見圖1。

1.2?生豬打斗行為的識(shí)別

通過對(duì)生豬養(yǎng)殖現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)地考察，結(jié)合目前生豬打斗行為識(shí)別研究現(xiàn)狀，總結(jié)得出生豬打斗行為具有以下特點(diǎn)：①生豬在發(fā)生打斗行為時(shí)，會(huì)快速、激烈地運(yùn)動(dòng)[13];②發(fā)生打斗行為的2只生豬會(huì)有持續(xù)大面積的身體接觸;③當(dāng)豬圈中的部分生豬發(fā)生打斗行為時(shí)，其他生豬由于應(yīng)激反應(yīng)，會(huì)主動(dòng)避開正在打斗的生豬[11];④生豬的打斗行為持續(xù)時(shí)間從數(shù)秒到2 min不等[14]，2只生豬靠近5 s內(nèi)會(huì)發(fā)生打斗或分開[10]。

根據(jù)上述特點(diǎn)，本研究提出1種圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別方法。針對(duì)上述生豬打斗行為特點(diǎn)①，利用FD提取運(yùn)動(dòng)生豬像素;生豬運(yùn)動(dòng)幅度越大，提取的移動(dòng)像素越多，本研究采用改進(jìn)的SSD檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體，確定每只劇烈運(yùn)動(dòng)生豬的位置;在確定每只運(yùn)動(dòng)生豬的位置后，設(shè)計(jì)生豬打斗行為判別方法。針對(duì)上述生豬打斗行為特點(diǎn)②，計(jì)算2只運(yùn)動(dòng)生豬之間的距離，確定發(fā)生接觸的運(yùn)動(dòng)生豬。針對(duì)上述打斗行為特點(diǎn)③，判斷發(fā)生接觸的生豬與其他運(yùn)動(dòng)生豬間的距離是否接近，并確定生豬的圓形活動(dòng)區(qū)域，排除其他運(yùn)動(dòng)生豬的干擾。針對(duì)上述打斗行為特點(diǎn)④，計(jì)算疑似生豬打斗行為持續(xù)的視頻幀數(shù)，判斷生豬是否真正發(fā)生打斗行為。

1.2.1?基于FD的生豬移動(dòng)像素提取?在養(yǎng)殖場(chǎng)生豬視頻采集的過程中，當(dāng)豬圈中光照度較強(qiáng)時(shí)，豬圈地面和生豬身體都會(huì)產(chǎn)生一定程度的反光，而且豬圈地面通常存在水漬、尿漬、排泄物等，這些干擾因素會(huì)嚴(yán)重影響傳統(tǒng)圖像分割方法對(duì)生豬個(gè)體的分割效果。而生豬發(fā)生打斗行為時(shí)會(huì)劇烈運(yùn)動(dòng)，因此，利用幀間差分法[15]提取移動(dòng)生豬像素，既可以避免豬圈背景環(huán)境的干擾，又可以為運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)提供依據(jù)。

設(shè)視頻中第n幀、第n+1幀圖像在（x，y）處的灰度值分別為fn（x，y）、fn+1（x，y）。用FD計(jì)算差分圖像灰度值的公式如下：

式中，Dn+1（x，y）為差分圖像在（x，y）處的灰度值。

在采集生豬視頻的過程中，幀率為25 f/s，為了更完整地提取生豬移動(dòng)像素，在視頻中間隔2幀進(jìn)行差分。由于生豬發(fā)生小幅度運(yùn)動(dòng)時(shí)提取的移動(dòng)像素較少，通過形態(tài)學(xué)中的開操作，對(duì)差分圖像進(jìn)行先腐蝕后膨脹處理，除去較小的明亮細(xì)節(jié)，保持較大的明亮區(qū)域不變，即濾除少量移動(dòng)像素點(diǎn)，從而保留生豬劇烈運(yùn)動(dòng)時(shí)提取的移動(dòng)像素。

1.2.2?基于SSD的劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)?為了準(zhǔn)確確定劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的位置，定位疑似發(fā)生打斗行為的生豬，本研究采用SSD檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體。為了提高模型檢測(cè)精度與速度，對(duì)經(jīng)典SSD進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的SSD結(jié)構(gòu)如圖2所示。

由圖2可知，本研究將得到的生豬差分圖像轉(zhuǎn)換成寬300、高300、通道數(shù)為3的圖像后作為模型輸入。為了利用有限樣本訓(xùn)練SSD模型，采用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移學(xué)習(xí)[16]方法，將已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)運(yùn)用到SSD中作為初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。以MobileNet_v2[17]代替VGG16作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，獲取不同大小的特征圖。為了提高模型訓(xùn)練的效果，采用焦點(diǎn)損失函數(shù)（Focal loss， FL）[18]替代交叉熵函數(shù)（Cross entropy， CE）作為置信度損失函數(shù)。

（1）基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)MobileNet_v2。為了快速檢測(cè)差分圖像中的運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體，滿足檢測(cè)過程中的實(shí)時(shí)性要求，本研究采用MobileNet_v2代替VGG16作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，以提高運(yùn)動(dòng)生豬的檢測(cè)效率。MobileNet_v2通過引入倒置殘差（IR）對(duì)特征圖進(jìn)行先升維再降維，減少內(nèi)存占用量，MobileNet_v2主要由不同數(shù)量步長(zhǎng)為1的IR和步長(zhǎng)為2的IR組合而成。倒置殘差的實(shí)現(xiàn)過程見圖3。

（2）焦點(diǎn)損失函數(shù)。經(jīng)典SSD通常采用CE函數(shù)作為模型訓(xùn)練中的置信度損失函數(shù)。SSD在訓(xùn)練過程中，將與生豬真實(shí)目標(biāo)標(biāo)注框匹配成功的先驗(yàn)框作為正樣本，將匹配不成功的先驗(yàn)框作為負(fù)樣本。CE函數(shù)調(diào)節(jié)正、負(fù)樣本比例的能力有限，導(dǎo)致訓(xùn)練效果受限。本研究采用FL作為置信度損失函數(shù)。引入平衡因子α，α∈[0，1]，F(xiàn)L函數(shù)可表示為：

式中，y為樣本類型;p為模型對(duì)生豬目標(biāo)的預(yù)測(cè)概率;γ為可調(diào)參數(shù);α為平衡因子;p為模型對(duì)生豬目標(biāo)的預(yù)測(cè)概率。

定義：

式中，α*為不同樣本類型的平衡因子;p*為不同樣本類型的預(yù)測(cè)概率。

將公式（3）和公式（4）代入公式（2），可得最終FL函數(shù)為

（3）網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移學(xué)習(xí)。從圈養(yǎng)生豬視頻中提取的圖像背景、生豬動(dòng)作單一，重復(fù)樣本較多，有效生豬圖像樣本有限。為了利用有限的樣本訓(xùn)練SSD模型，本研究引入網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移學(xué)習(xí)，通過將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到1個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)中，從而提高模型訓(xùn)練時(shí)的收斂速度。

本研究在實(shí)際訓(xùn)練過程中，將通過COCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的SSD網(wǎng)絡(luò)遷移到運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)模型中，然后利用生豬目標(biāo)數(shù)據(jù)集對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到最終運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的檢測(cè)模型。

1.2.3?生豬打斗行為判別方法?針對(duì)生豬打斗行為特點(diǎn)，本研究設(shè)計(jì)了生豬打斗行為判別方法，具體判別步驟如下：

步驟1：設(shè)SSD檢測(cè)到的劇烈運(yùn)動(dòng)生豬數(shù)為n，檢測(cè)到第k只劇烈運(yùn)動(dòng)生豬的預(yù)測(cè)框長(zhǎng)邊長(zhǎng)度為L(zhǎng)k。計(jì)算第i只運(yùn)動(dòng)生豬與第j只運(yùn)動(dòng)生豬之間的歐式距離（dij），其中k=1，2，…，n;i=1，2，…，n;j=1，2，…，n。

步驟2：判斷生豬之間的歐式距離（dij）是否小于距離閾值dth（i，j）。當(dāng)2只生豬頭對(duì)頭打斗時(shí)，其質(zhì)心的最大距離為2只生豬預(yù)測(cè)框長(zhǎng)邊長(zhǎng)度和的一半，因此，定義距離閾值如下：

具體的距離判別示意見圖4。

如果dij

步驟3：將疑似發(fā)生打斗行為的2只生豬預(yù)測(cè)框進(jìn)行合并，取包圍2個(gè)預(yù)測(cè)框的最小外接矩形，構(gòu)建包圍2只疑似發(fā)生打斗行為生豬的矩形框。以新構(gòu)建的矩形框中心為圓心、以矩形框的對(duì)角線長(zhǎng)度為半徑，構(gòu)建疑似發(fā)生打斗行為生豬的圓形活動(dòng)區(qū)域（Active region， AR）。

步驟4：讀取下一幀圖像，按照步驟1、步驟2中判斷疑似發(fā)生打斗行為的方法判斷該幀圖像是否包含疑似發(fā)生打斗行為的生豬。如果包含，則判斷疑似發(fā)生打斗行為生豬的質(zhì)心均值是否在AR中;如果不包含，則重新執(zhí)行此步驟。

步驟5：如果疑似發(fā)生打斗行為生豬的質(zhì)心均值在AR中，則num=num+1，按照步驟3的方法更新AR，然后返回步驟4;否則直接返回步驟4。循環(huán)執(zhí)行此過程，直至視頻中所有圖像檢測(cè)完畢。由于在劇烈運(yùn)動(dòng)生豬目標(biāo)的檢測(cè)與疑似打斗行為判斷過程中存在一定誤差，可能打斗視頻中的各幀圖像不全部符合生豬打斗行為特征，即num<視頻總幀數(shù)（frame_num），但num與frame_num的比值可以表征生豬發(fā)生打斗行為的可能性，比值越大，生豬發(fā)生打斗行為的可能性越大。因此，按下式定義生豬打斗行為比（RAB）：

式中，num為疑似發(fā)生打斗行為的幀數(shù);frame_num為視頻總幀數(shù)。

為了增加生豬打斗行為判別的容錯(cuò)能力，本研究設(shè)置了生豬打斗行為判別閾值（RABth）。如果RAB>RABth，則判斷生豬發(fā)生打斗行為。以某段生豬打斗視頻中連續(xù)4幀圖像為例，生豬打斗行為判別方法中疑似發(fā)生打斗行為幀數(shù)的確定結(jié)果見圖5。圖5a、圖5b、圖5c、圖5d中均有2只生豬的歐式距離小于距離閾值，與第3只生豬的距離大于距離閾值，且前一幀疑似發(fā)生打斗行為生豬的質(zhì)心均值都在后一幀AR中，由此可見，圖5a、圖5b、圖5c均為疑似發(fā)生打斗行為的幀數(shù)（num），圖5d需要根據(jù)下一幀檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷。

為了形成完備的圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別方法，本研究將FD、SSD與生豬打斗行為判別方法相結(jié)合，提出1種基于FD-SSD的生豬打斗行為識(shí)別方法。由圖6可知，首先，對(duì)生豬視頻中的間隔2幀圖像進(jìn)行差分，提取移動(dòng)生豬像素，排除豬圈背景環(huán)境及靜止生豬的干擾。然后，利用SSD檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體，確定運(yùn)動(dòng)生豬的位置。最后，通過生豬打斗行為判別方法識(shí)別運(yùn)動(dòng)生豬是否發(fā)生打斗行為。

2?結(jié)果與分析

本試驗(yàn)所用分析平臺(tái)為戴爾工作站，中央處理器（CPU）為Inter Xeon E5-2603 v4，內(nèi)存大小為16 GB，圖形處理器（GPU）為NVIDIA GTX2070，顯存大小為8 GB。SSD算法在Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架下實(shí)現(xiàn)。通過LabelImg標(biāo)注軟件標(biāo)注圖像中的運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體，構(gòu)建生豬目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

2.1?基于FD-SSD的運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)結(jié)果

通過FD提取生豬移動(dòng)像素后，采用改進(jìn)的SSD檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體。本研究采用的訓(xùn)練樣本為1 000幅經(jīng)過FD提取后的生豬差分圖像，測(cè)試樣本為200幅經(jīng)過FD提取后的生豬差分圖像。學(xué)習(xí)率可以控制損失函數(shù)的收斂速度，學(xué)習(xí)率過小，損失函數(shù)的收斂速度慢;學(xué)習(xí)率過大，損失函數(shù)的收斂速度快，但可能導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)無法收斂。本研究采用變學(xué)習(xí)率方法，在模型訓(xùn)練前期設(shè)置較高的學(xué)習(xí)率，提高收斂速度;在訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)率逐漸減小，使損失函數(shù)值可以收斂到最優(yōu)。通過大量試驗(yàn)比較，本研究選定初始學(xué)習(xí)率為4×10-3，每訓(xùn)練10 000步，學(xué)習(xí)率衰減為原來的95%，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為200 000次。在焦點(diǎn)損失函數(shù)中，α表示正負(fù)樣本的重要性，α越大，正樣本的權(quán)重越大;γ可以調(diào)整難區(qū)分樣本和易區(qū)分樣本權(quán)重的差異程度，γ越大，難區(qū)分樣本和易區(qū)分樣本權(quán)重的差異程度越大。通過大量試驗(yàn)比較，本研究選擇α=0.75，γ=2。

為了定量評(píng)價(jià)SSD對(duì)劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的檢測(cè)效果，本研究采用每秒幀數(shù)（FPS）[19]與平均精度均值（mAP）[20]作為運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。為了驗(yàn)證本研究采用的基于改進(jìn)SSD的劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)方法的有效性，對(duì)不同方法得到的mAP、FPS進(jìn)行比較。由表1可知，只采用MobileNet_v2作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，SSD的mAP與經(jīng)典SSD相比略有降低，但FPS有明顯提升。采用FL函數(shù)時(shí)，SSD_MobileNet_v2在FPS基本不變的情況下，mAP有了一定提升，略高于經(jīng)典SSD。采用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移學(xué)習(xí)和FL函數(shù)時(shí)，SSD_MobileNet_v2的FPS基本不變，mAP進(jìn)一步提高，可以滿足運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體實(shí)時(shí)檢測(cè)對(duì)精度、速度的要求。

以某段視頻中經(jīng)過FD處理后的連續(xù)6幀圖像為例，使用本研究方法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體。由圖7可知，白色區(qū)域?yàn)镕D提取的生豬移動(dòng)像素，生豬移動(dòng)像素?zé)o法完全描述生豬輪廓，且存在陰影，在不同生豬移動(dòng)像素之間存在粘連，采用改進(jìn)SSD法可以有效解決上述問題，較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出視頻幀中劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體。

2.2?生豬打斗行為識(shí)別結(jié)果

為了驗(yàn)證本研究提出的生豬打斗行為識(shí)別方法的準(zhǔn)確性，選取200段生豬打斗行為視頻與200段正常狀態(tài)（包括生豬躺臥休息、采食飲水、互嗅等行為）的生豬視頻作為測(cè)試樣本，各段視頻長(zhǎng)度為5～110 s。為了定量評(píng)價(jià)生豬打斗行為的識(shí)別精度，采用準(zhǔn)確率（A）、查準(zhǔn)率（P）和查全率（R）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)[21]。

在生豬打斗行為識(shí)別過程中，打斗行為判別閾值（RABth）對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有較大影響。如果RABth過大，會(huì)導(dǎo)致無法正確識(shí)別生豬打斗行為視頻;如果RABth過小，容易將正常生豬視頻誤識(shí)別為生豬打斗行為視頻。通過設(shè)定不同RABth，比較最后生豬打斗行為的識(shí)別結(jié)果。由表2可知，當(dāng)RABth≤0.45時(shí)，RABth越小，生豬正常狀態(tài)的視頻被誤識(shí)別為打斗行為視頻的數(shù)量越多，導(dǎo)致準(zhǔn)確率與查準(zhǔn)率降低，生豬打斗行為視頻被正確識(shí)別的數(shù)量基本不變，即查全率基本不變。當(dāng)RABth>0.45時(shí)，隨著RABth的提高，生豬打斗行為視頻被誤識(shí)別為正常狀態(tài)視頻的數(shù)量逐漸增加，生豬正常狀態(tài)視頻被誤識(shí)別為打斗行為視頻的數(shù)量逐漸減小，導(dǎo)致查全率減小。綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)，本研究選擇RABth=0.45，此時(shí)生豬打斗行為的識(shí)別準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率分別達(dá)到93.75%、96.79%、90.50%，可以滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別精度與速度的要求。

3?結(jié)論

為了在復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境下準(zhǔn)確、快速地識(shí)別圈養(yǎng)生豬的打斗行為，本研究提出1種基于FD-SSD的生豬打斗行為識(shí)別方法，通過試驗(yàn)仿真，得到的結(jié)果如下：（1）由于生豬發(fā)生打斗行為時(shí)會(huì)劇烈運(yùn)動(dòng)，因此采用FD既可以提取移動(dòng)生豬像素，又可以排除復(fù)雜背景與靜止生豬的干擾。本研究利用FD可以清晰、有效提取移動(dòng)生豬像素，為劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的檢測(cè)提供了依據(jù)。（2）為了根據(jù)提取到的移動(dòng)像素點(diǎn)檢測(cè)劇烈運(yùn)動(dòng)的生豬個(gè)體，本研究采用基于SSD的劇烈運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體檢測(cè)方法。為了提升SSD的檢測(cè)精度與速度，采用MobileNet_v2、FL和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移對(duì)經(jīng)典SSD進(jìn)行改進(jìn)。對(duì)運(yùn)動(dòng)生豬個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果表明，mAP達(dá)到了0.910 4，F(xiàn)PS達(dá)到了15，可以滿足實(shí)際檢測(cè)要求。（3）根據(jù)生豬打斗行為特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了生豬打斗行為判別方法。通過試驗(yàn)驗(yàn)證可知，當(dāng)RABth為0.45時(shí)，基于FD-SSD的生豬打斗行為識(shí)別方法的識(shí)別準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率分別達(dá)到93.75%、96.79%、90.50%，可以滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)圈養(yǎng)生豬打斗行為識(shí)別精度與速度的要求。

本研究提出的生豬打斗行為識(shí)別方法中，打斗行為判定閾值（RABth）是根據(jù)本研究中特定研究對(duì)象確定的，在后續(xù)工作中，還需要對(duì)其他年齡階段的生豬打斗行為進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)確定打斗行為判定閾值，提高方法的適用性。

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（責(zé)任編輯：徐?艷）