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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 583 - 599 (17page)
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Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
L. Liu, et al., “Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey,” International Journal of Computer Vision, Vol. 128, pp. 261- 318, 2020.
NVIDIA. NVIDIA Jetson Nano, Available at http://www.nvidia.com/object/embedded-systems-dev-kits-modules.html (accessed Feb- ruary 1, 2022).
A. Bochkovskiy, C. Wang, and H. Liao, “Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” arXiv Preprint, arXiv: 2004.10934, 2020.
I. Setitra and S. Larabi, “Background Subtraction Algorithms with Post Processing: A Review,” Proc. of ICPR, 2014.
S. Mathews, A. Miller, J. Clapp, T. Plotz, and I. Kyriazakis, “Early Detection of Health and Welfare Compromises through Automated Detection of Behavioural Changes in Pigs,” The Veterinary Journal, Vol. 217, pp. 43-51, 2016.
NVIDIA. NVIDIA Jetson Nano, Available at http://www.nvidia.com/object/embedded-systems-dev-kits-modules.html (accessed Feb- ruary 1, 2022).
A. Bochkovskiy, C. Wang, and H. Liao, “Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” arXiv Preprint, arXiv: 2004.10934, 2020.
I. Setitra and S. Larabi, “Background Subtraction Algorithms with Post Processing: A Review,” Proc. of ICPR, 2014.
S. Mathews, A. Miller, J. Clapp, T. Plotz, and I. Kyriazakis, “Early Detection of Health and Welfare Compromises through Automated Detection of Behavioural Changes in Pigs,” The Veterinary Journal, Vol. 217, pp. 43-51, 2016.
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