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基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法 被引量：1
1
作者 刘刚 曾雪婷 +3 位作者 刘晓文 李涛 丁向东 米阳 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期455-465,共11页
针对群养生猪体尺自动测量中体尺测点难以高效和精确提取的问题,提出一种基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法。在YOLO v5-pose主干网络中融合卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM),更好地捕捉到... 针对群养生猪体尺自动测量中体尺测点难以高效和精确提取的问题,提出一种基于改进YOLO v5-pose的群养生猪体尺自动测量方法。在YOLO v5-pose主干网络中融合卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM),更好地捕捉到测点相关特征;将Neck层的C3传统模块替换为C3Ghost轻量模块,降低模型参数量和内存占用量;在模型Head层引入DyHead(Dynamic head)目标检测头,提升模型对测点位置的表征能力。结果表明,改进模型的测点检测平均精度均值为92.6%,参数量为6.890×10^(6),内存占用量为14.1 MB,与原始YOLO v5-pose模型相比,平均精度均值增加2.1个百分点,参数量和内存占用量分别减少2.380×10^(5)、0.4 MB。与当前经典模型YOLO v7-pose、YOLO v8-pose、RTMPose(Real-time multi-person pose estimation based on mmpose)和CenterNet相比,该模型的召回率和平均精度均值更优且更轻量化。在2400幅群养生猪图像数据集上进行试验,结果表明,该方法测得体长、体宽、臀宽、体高和臀高的平均绝对误差分别为4.61、5.87、6.03、0.49、0.46 cm,平均相对误差分别为2.69%、11.53%、12.29%、0.90%和0.76%。综上所述,本文方法提高了体尺测点检测精度,降低了模型复杂度,取得了更精确的体尺测量结果,为群养环境下生猪体尺自动测量提供了一种有效的技术手段。 展开更多
关键词 群养生猪 体尺测量 改进YOLO v5-pose 关键点检测 坐标变换
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CATIA V5人机工程分析方法在康复器设计中的应用研究 被引量：6
2
作者 许晓云 栗北 +1 位作者 马臣 李洁 《河北工业大学学报》 CAS 2008年第5期82-86,共5页
以CATIA V5为人机工程学的应用研究提供的平台,主要说明了虚拟人体模型的建立及其人体姿态仿真在康复器设计领域应用的具体方法.建立了人体三维模型和产品的三维模型,对人使用产品的过程进行模拟,并对其使用过程中的舒适性等指标进行测... 以CATIA V5为人机工程学的应用研究提供的平台,主要说明了虚拟人体模型的建立及其人体姿态仿真在康复器设计领域应用的具体方法.建立了人体三维模型和产品的三维模型,对人使用产品的过程进行模拟,并对其使用过程中的舒适性等指标进行测试,从而发现产品设计的缺陷与不足,改进产品的设计. 展开更多
关键词 CATIA v5 人机工程 康复器械 姿态仿真
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