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側拍牛隻行為影像辨識模型
此模型以 Yolov7 + YoloX 結合為基礎，並加入時空卷積網路進行影片序列型資料辨識，最後再以卡爾曼濾波器以及匈牙利演算法增加追蹤效果，用於追蹤影片當中牛隻可能被遮擋而不易被辨識的牛隻。
電腦需求：需配有 Nvidia 顯卡，並已安裝 cuda、anaconda
輸入：影片
輸出：各別牛隻即時行為偵測結果
使用步驟：
- 使用anaconda建立一個虛擬環境
- 根據安裝的cuda版本下載pytorch，網址:https://pytorch.org/get-started/locally/
- 於連結下載檔案並解壓縮獲得一資料夾
- 將anaconda終端所在位置移動至檔案資料夾
- 執行pip install -r requirement.txt
- 將欲辨識的影片放在"video"資料夾中
- 使用預訓練模型進行影片偵測 python demo.py –video video/{video.mp4} –weight yowov2_slowfast.pth --show
- 辨識影片結果將存在 "det_result" 資料夾，存檔檔名為當下執行時間的影片檔案
Github： https://github.com/JasonHuang0119/Cow-action-detection/tree/main
模型輸出可視化效果如下圖：
資料與資源
基礎工具
額外的資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新 | 10月 13, 2024, 13:52 (+0800) |
| 建立 | 8月 18, 2024, 15:03 (+0800) |
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多視角俯拍牛隻身分辨識模型
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多視角俯拍牛隻身分辨識模型旨在從不同角度的俯拍影像中識別個別牛隻。該模型利用先進的計算機視覺技術和機器學習算法，處理多角度的俯拍影像，根據牛隻的獨特外觀特徵和行為模式進行檢測和區分。這個模型特別適用於大規模的牧場牛隻監控，能夠在無需近距離人為干預的情況下進行高效的身份識別。系統可與無人機結合，用於實時追蹤，從而提升牛隻管理和健康監測的效率。
俯拍牛隻識別模型
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此資料集提供了從空中俯瞰的牛隻影像，並對每一頭牛隻進行了唯一標識。它包括了牛隻的不同角度、大小和外觀特徵。
模型下載地方: https://drive.google.com/file/d/1F_DWWZnBDenVY-_13V-YlvbFsDMd47UN/view?usp=drive_link
資料集部分：...