YOLO 기반 외곽 사각형을 이용한 근접 돼지 분리

서지현; 주미소; 최윤창; 이준희; 정용화; 박대희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서지현 (고려대학교) 주미소 (고려대학교) 최윤창 (고려대학교) 이준희 (고려대학교) 정용화 (고려대학교) 박대희 (고려대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제2호

발행연도: 2018.2

수록면: 77 - 86 (10page)

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Although separation of touching pigs in real-time is an important issue for a 24-h pig monitoring system, it is challenging to separate accurately the touching pigs in a crowded pig room. In this study, we propose a separation method for touching pigs using the information generated from Convolutional Neural Network(CNN). Especially, we apply one of the CNN-based object detection methods(i.e., You Look Only Once, YOLO) to solve the touching objects separation problem in an active manner. First, we evaluate and select the bounding boxes generated from YOLO, and then separate touching pigs by analyzing the relations between the selected bounding boxes. Our experimental results show that the proposed method is more effective than widely-used methods for separating touching pigs, in terms of both accuracy and execution time.

#Pig Monitoring #Touching Pigs #Segmentation #Convolution Neural Network #YOLO

참고문헌 (19)

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Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs

B. Kim / 2017 / Top 10 Agriculture Issues in 2017, Vol. 142 :1~27

A. Wongsriworaphon / 2015 / An Approach Based on Digital Image Analysis to Estimate the Live Weights of Pigs in Farm Environments / Computers and Electronics in Agriculture 115:26~33

M. Oczak / 2016 / Automatic Estimation of Number of Piglets in a Pen during Farrowing, using Image Analysis / Biosystems Engineering 151:81~89

백한솔 / 2016 / 오목점과 에지 정보를 이용한 돼지의 경계 구분 / 멀티미디어학회논문지 19(8):1361~1370

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