🐖 基于YOLOv5的母猪生产智能识别系统｜深度学习助力智慧养殖
本文为本科毕业设计精华版，完整源码+数据集获取方式见文末
💡 研究背景与畜牧业智能化需求
智慧养殖的迫切需求
我国是世界猪肉消费第一大国，2020年猪肉产量达4113万吨，占全球产量的42%。随着生活品质提高，人们对猪肉品质要求不断提升，传统养殖方式已难以满足现代畜牧业发展需求。
传统养殖痛点：
- 👨🌾 人工监控低效：依赖经验判断，效率低下
- ⏰ 时效性差：无法实现24小时不间断监控
- 📊 主观性强：检测标准易受人为主观因素影响
- 💰 成本高昂：人力成本和时间成本巨大
智能检测优势：
- 🤖 自动化监控：7×24小时不间断工作
- 🎯 客观准确：基于数据驱动的标准化识别
- ⚡ 实时预警：及时发现异常情况
- 📈 数据驱动：为养殖决策提供科学依据
🏗️ 系统架构设计
完整技术栈
🎯 数据采集层：
├── 海康威视网络摄像头
├── 视频帧切割处理
└── 图像数据预处理
🔧 算法核心层：
├── YOLOv5目标检测
├── DeeplabV3+语义分割
├── 迁移学习优化
└── 多网络模型对比
🧠 模型应用层：
├── 母猪姿态识别
├── 生产行为分析
└── 健康状态监测
💾 数据存储层：
├── 原始图像数据集
├── 标注数据文件
└── 模型权重文件
技术路线架构
数据采集 → 图像标注 → 模型训练 → 迁移学习 → 性能评估
⚡ 核心算法实现
1. YOLOv5网络优化
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ImprovedYOLOv5(nn.Module):
"""改进的YOLOv5网络结构"""
def __init__(self, num_classes=3): # 站立、坐立、卧姿
super(ImprovedYOLOv5, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
# 主干网络
self.backbone = self._build_backbone()
# 颈部网络
self.neck = self._build_neck()
# 检测头
self.head = self._build_head()
def _build_backbone(self):
"""构建主干特征提取网络"""
layers = [
# Focus结构
nn.Conv2d(3, 64, 6, 2, 2),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.SiLU(),
# CSP结构
self._build_csp_block(64, 128, 3),
self._build_csp_block(128, 256, 3),
self._build_csp_block(256, 512, 3),
]
return nn.Sequential(*layers)
def _build_csp_block(self, in_channels, out_channels, num_blocks):
"""构建CSP残差块"""
layers = []
# 实现CSP结构
return nn.Sequential(*layers)
def _build_neck(self):
"""构建特征融合颈部网络"""
return nn.Sequential(
# FPN + PAN结构
nn.Conv2d(512, 256, 1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.SiLU(),
nn.Upsample(scale_factor=2),
nn.Conv2d(256, 128, 1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.SiLU(),
nn.Upsample(scale_factor=2),
)
def _build_head(self):
"""构建检测头"""
return nn.Sequential(
nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.SiLU(),
nn.Conv2d(256, (5 + self.num_classes) * 3, 1), # 3个anchor
)
def forward(self, x):
# 特征提取
features = self.backbone(x)
# 特征融合
fused_features = self.neck(features)
# 检测输出
outputs = self.head(fused_features)
return outputs
class CoordinateAttention(nn.Module):
"""坐标注意力机制增强特征提取"""
def __init__(self, in_channels, reduction=32):
super(CoordinateAttention, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.reduction = reduction
# 通道压缩
self.channel_compress = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction, 1),
nn.BatchNorm2d(in_channels // reduction),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
# 实现坐标注意力机制
batch_size, _, height, width = x.size()
# 水平方向全局平均池化
x_h = F.adaptive_avg_pool2d(x, (height, 1))
# 垂直方向全局平均池化
x_w = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1, width))
# 特征融合
out = x * x_h * x_w
return out
2. 数据预处理与增强
import cv2
import numpy as np
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
class SowBehaviorDataset:
"""母猪行为数据集"""
def __init__(self, image_paths, annotations, transform=None):
self.image_paths = image_paths
self.annotations = annotations
self.transform = transform
# 行为类别映射
self.behavior_map = {
'standing': 0, # 站立
'sitting': 1, # 坐立
'lying': 2, # 卧姿
}
def __len__(self):
return len(self.image_paths)
def __getitem__(self, idx):
# 读取图像
image = cv2.imread(self.image_paths[idx])
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 读取标注
boxes = []
labels = []
for annotation in self.annotations[idx]:
xmin, ymin, xmax, ymax = annotation['bbox']
behavior_type = annotation['behavior']
boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
labels.append(self.behavior_map[behavior_type])
# 数据增强
if self.transform:
transformed = self.transform(
image=image,
bboxes=boxes,
class_labels=labels
)
image = transformed['image']
boxes = transformed['bboxes']
labels = transformed['class_labels']
# 转换为Tensor
target = {
'boxes': torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32),
'labels': torch.tensor(labels, dtype=torch.int64),
}
return image, target
class SowDataAugmentation:
"""母猪数据增强管道"""
def __init__(self, image_size=640):
self.train_transform = A.Compose([
# Mosaic数据增强
A.OneOf([
A.Mosaic(always_apply=False, p=1.0),
A.Compose([
A.RandomResizedCrop(image_size, image_size, scale=(0.5, 1.0)),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
])
], p=0.5),
# 颜色增强
A.ColorJitter(
brightness=0.2,
contrast=0.2,
saturation=0.2,
hue=0.1,
p=0.5
),
# 几何变换
A.ShiftScaleRotate(
shift_limit=0.1,
scale_limit=0.1,
rotate_limit=15,
p=0.5
),
# 模糊增强
A.OneOf([
A.MotionBlur(p=0.2),
A.GaussianBlur(blur_limit=3, p=0.1),
], p=0.5),
# 标准化
A.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
),
ToTensorV2(),
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['class_labels']))
3. 迁移学习实现
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2, VGG16, DenseNet121, InceptionV3
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
class TransferLearningModel:
"""迁移学习模型管理"""
def __init__(self, base_model_name='MobileNetV2', num_classes=3):
self.base_model_name = base_model_name
self.num_classes = num_classes
self.model = None
def build_model(self):
"""构建迁移学习模型"""
# 选择基础模型
if self.base_model_name == 'MobileNetV2':
base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False)
elif self.base_model_name == 'VGG16':
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
elif self.base_model_name == 'DenseNet121':
base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False)
elif self.base_model_name == 'InceptionV3':
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
else:
raise ValueError("不支持的模型类型")
# 冻结基础模型层
base_model.trainable = False
# 添加自定义层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
predictions = Dense(self.num_classes, activation='softmax')(x)
# 构建完整模型
self.model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
return self.model
def compile_model(self):
"""编译模型"""
self.model.compile(
optimizer=Adam(lr=0.001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
def fine_tune(self, train_generator, val_generator, epochs=50):
"""微调模型"""
# 第一阶段：只训练自定义层
history1 = self.model.fit(
train_generator,
epochs=10,
validation_data=val_generator,
verbose=1
)
# 第二阶段：解冻部分基础层进行微调
base_model = self.model.layers[0]
base_model.trainable = True
# 只微调后面的层
for layer in base_model.layers[:-20]:
layer.trainable = False
# 重新编译
self.model.compile(
optimizer=Adam(lr=0.0001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# 继续训练
history2 = self.model.fit(
train_generator,
epochs=epochs-10,
validation_data=val_generator,
verbose=1
)
return history1, history2
# 使用示例
def train_sow_behavior_model():
"""训练母猪行为识别模型"""
# 初始化迁移学习模型
tl_model = TransferLearningModel(
base_model_name='MobileNetV2',
num_classes=3 # 站立、坐立、卧姿
)
# 构建模型
model = tl_model.build_model()
tl_model.compile_model()
# 准备数据生成器
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True
)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'data/train',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical'
)
# 训练模型
history = tl_model.fine_tune(train_generator, train_generator)
return model, history
📊 实验效果与性能评估
1. 不同网络模型性能对比
各网络在母猪行为识别上的表现：
| 模型 | 参数量(M) | 准确率(%) | 训练时间(小时) | 模型大小(MB) |
|---|---|---|---|---|
| VGG16 | 138 | 71.52 | 4.5 | 528 |
| MobileNetV2 | 3.4 | 90.23 | 1.2 | 8.8 |
| DenseNet121 | 8.0 | 88.04 | 2.1 | 33 |
| InceptionV3 | 23.8 | 90.06 | 3.5 | 92 |
2. 迁移学习效果对比
迁移学习前后准确率提升：
| 网络结构 | 迁移前准确率 | 迁移后准确率 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| VGG16 | 70.37% | 71.52% | +1.15% |
| MobileNetV2 | 88.28% | 90.23% | +1.95% |
| DenseNet121 | 87.50% | 88.04% | +0.54% |
| InceptionV3 | 87.67% | 90.06% | +2.39% |
3. 语义分割性能
不同分割模型在母猪图像上的表现：
| 模型 | MIoU | 训练时间 | 参数量 |
|---|---|---|---|
| Unet | 0.898 | 3.2小时 | 7.8M |
| PSPnet | 0.924 | 4.1小时 | 23.5M |
| DeeplabV3+ | 0.956 | 5.3小时 | 41.3M |
🎯 系统功能特色
技术创新点
- 多模型融合：结合YOLOv5检测与DeeplabV3+分割
- 迁移学习优化：利用ImageNet预训练模型加速收敛
- 注意力机制：坐标注意力增强特征提取能力
- 数据增强：针对养殖场环境的专用增强策略
实用功能
- 🐖 行为识别：准确识别站立、坐立、卧姿三种状态
- 📹 实时监控：支持摄像头实时视频流分析
- 📊 数据统计：行为时长、频率统计分析
- ⚠️ 异常预警：异常行为实时预警
- 💾 数据导出：检测结果自动保存记录
💼 应用场景与价值
实际应用场景
- 🏢 规模化养殖场：自动化母猪行为监控与管理
- 🔬 科研机构：母猪行为学研究数据采集
- 📱 养殖管理：移动端远程监控与预警
- 📈 生产优化：基于行为数据的养殖策略调整
产业价值
- 提升福利：及时发现异常行为，改善动物福利
- 节约成本：减少人工监控成本，提高效率
- 提高产量：优化养殖管理，提高繁殖效率
- 数据驱动：为精准养殖提供数据支持
🚀 优化与展望
技术改进方向
- 🤖 多模态融合：结合温度、声音等多传感器数据
- 🌐 边缘计算：部署到养殖场现场设备
- 📈 自适应学习：在线学习适应不同养殖场环境
- 🔄 时序分析：结合历史数据进行行为预测
功能扩展
- 健康评估：基于行为模式的健康状态评估
- 繁殖预测：发情期、分娩期智能预测
- 个体识别：结合个体身份识别技术
- 群体分析：群体行为模式分析
🎁 资源获取
完整项目资料包：
- ✅ 母猪行为识别系统完整源码
- ✅ 优化YOLOv5算法实现
- ✅ 母猪行为数据集
- ✅ 预训练模型权重
- ✅ 系统使用文档
获取方式： 由于项目包含重要的计算机视觉技术创新，需要付费获取完整资源
💬 技术交流
常见问题解答：
Q: 系统对养殖场环境适应性强吗？ A: 通过多种数据增强策略，系统能够适应不同光照、角度条件下的养殖场环境。
Q: 识别准确率如何？ A: 在测试集上，最佳模型达到90.23%的准确率，优于传统方法。
Q: 能否实时处理多路视频？ A: 支持多路摄像头实时处理，具体路数取决于硬件配置。
Q: 部署复杂吗？ A: 提供完整的部署脚本，支持Windows/Linux系统一键部署。
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