农业机械学报

作者：涂淑琴，汤寅杰，李承桀，梁云，曾扬晨，刘晓龙

单位：华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,

关键词：群养生猪;行为识别;多目标跟踪;ByteTrack

基金：广东省科技计划项目（2019A050510034）、广州市重点项目（202206010091）和中国“互联网+”大学生创新创业大赛项目（202110564025）

群养生猪行为的识别与跟踪是智能养殖中监测猪只健康的关键技术。为在猪只重叠与遮挡复杂场景中，实现群养生猪行为识别与稳定跟踪，提出了改进ByteTrack算法。首先，采用YOLOX-X目标检测器实现群养生猪检测，然后，提出改进ByteTrack多目标跟踪算法。该算法改进包括：设计并实现BYTE数据关联的轨迹插值后处理策略，降低遮挡造成的IDs错误变换，稳定跟踪性能；设计适合群养生猪的检测锚框，将YOLOX-X检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中，实现群养生猪行为跟踪。改进ByteTrack算法的MOTA为96.1%，IDF1为94.5%，IDs为9，MOTP为0.189；与ByteTrack、DeepSORT和JDE方法相比，在MOTA与IDF1上均具有显著提升，并有效减少了IDs。改进ByteTrack算法在群养环境下能实现稳定ID的猪只行为跟踪，能够为无接触式自动监测生猪提供技术支持。

来源：2022年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

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