农业机械学报

作者：刘月峰，刘博，暴祥，刘好峰，王越?

单位：内蒙古科技大学,内蒙古科技大学,内蒙古科技大学,内蒙古科技大学,内蒙古科技大学,

关键词：奶牛;单目标跟踪;特征融合;孪生网络;轻量化模型

基金：内蒙古自治区自然科学基金项目(2022MS06008)

针对跟踪模型泛化能力差、跟踪模型正样本选取质量低、深层模型参数量大不利于部署等问题，本文提出了超轻量化孪生网络模型Siamese-remo。首先结合传统随机采样方法和go-turn方法，设计出新型的正负样本选取策略，增加模型泛化能力；其次采用shiftbox-remo的数据增强方式均匀正样本分布，并提升正样本采集质量；然后通过改进后的超轻量化Mobileone-remo网络提取特征，一定程度减少深层网络对跟踪平移不变性的破坏，并预设不同特征融合参数，单独训练网络分类和回归；最终加入Center-rank loss函数，根据样本点位置影响置信度、IOU排名，对网络分类回归策略进行优化。实验证明，自然场景下奶牛单目标跟踪模型期望平均重合度(Expected average overlap, EAO)达到0.475，相对于基线模型提升0.078，与现有跟踪器对比取得了较好的成绩，且参数量仅为现有主流算法的1/20，为后续自然场景下奶牛身份识别与目标跟踪系统提供了技术支持。

来源：2023年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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