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俯拍牛隻移動軌跡模型

此模型基於深度學習技術,使用俯拍牛隻移動軌跡影像資料集進行訓練,能夠預測牛隻在未來一段時間內的移動軌跡。 模型下載:https://drive.google.com/file/d/1F_DWWZnBDenVY-_13V-YlvbFsDMd47UN/view?usp=drive_link 資料集部分: 1.影像原始檔:影像來自國立中興大學動物科學系,以每秒一張進行影像擷取,擷取時間自2022年10月03日至2022年11月19日,共有2652張影像,每張影像檔案類型皆為jpg格式

2.影像標註檔:標註檔是透過人工的方式進行標註,如下圖所示,每張影像均標註完成,可直接使用,每個標註檔檔案名稱都對應到影像原始檔檔案名稱,共有2652檔標註檔,檔案類型為xml格式。

AI模型的部分: 該模型目的是辨識每頭牛隻的身分,硬體需求需NVIDIA顯卡,軟體需求方面,操作系統Window10,程式語言Python3.8或以上,需安裝anaconda與cuda,且須安裝pytorch(https://pytorch.org/)

輸入檔案:影像原始檔,如下圖:

輸入檔案:影像標註檔,如下圖:

輸出檔案:框選出物件之影像,如下圖:

使用步驟: 1. 使用anaconda建立一個虛擬環境 2. 下載影像原始檔與影像標註檔,並解壓縮 3. 在cmd處執行pip install -r requirement.txt下載模型套件 4. 將要辨識的影像放至pythonProject\yolov7-main\temp路徑底下 5. 透過cmd執行python detect_cow_shed.py –weights exp42/weights/best.pt –source temp/ 6. 辨識結果之影像將存在”runs/detect/imgs-track”路徑底下

資料與資源

基礎工具

  • iscom70598966_cowidentification_v1.tarTAR 熱門的

    牛隻軌跡追蹤

額外的資訊

欄位
最後更新 3月 24, 2025, 16:01 (+0800)
建立 8月 11, 2023, 11:23 (+0800)

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