基于Swin-Unet的奶牛饲料消耗状态监测方法OA北大核心CSTPCD
Feed consumption status monitoring method of dairy cows based on Swin-Unet
[目的]针对监控图像中饲料区域结构较长、边界模糊,且形状与尺寸复杂多变等特点,本研究旨在更准确地分割饲料残余区域与消耗区域,以达到准确监测饲料消耗状态的目的.[方法]本研究提出了基于Swin-Unet的语义分割模型,其在Swin Transformer块的开始阶段应用ConvNeXt块,增强模型对特征信息的编码能力,以提供更好的特征表示,并利用深度卷积替换线性注意力映射,以提供局部空间上下文信息.同时提出了新颖的宽范围感受野模块来代替多层感知机,…查看全部>>
[Objective]In view of the characteristics of the feed area in the monitoring image,which has a long structure,fuzzy boundaries,as well as complex and changeable shapes and sizes,the aim of this study was to more accurately segment the feed residual area and consumption area,and achieve the purpose of accurately monitoring the feed consumption status.[Method]This study proposed a semantic segmentation model based on Swin-Unet,which applied ConvNeXt block at t…查看全部>>
张博;罗维平
武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430200武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430200
农业工程
饲料消耗自动监测语义分割Swin Transformer奶牛深度卷积
Feed consumptionAutomatic monitoringSemantic segmentationSwin TransformerDairy cowDeep convolution
《华南农业大学学报》 2024 (5)
754-763,10
国家自然科学基金(62103309)湖北省数字化纺织装备重点实验室开放课题(DTL2022001)
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