스마트미디어저널 (Smart Media Journal)

  • 제12권7호
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  • Pages.18-26
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  • 2023
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  • 2287-1322(pISSN)
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  • 2288-9671(eISSN)
한국스마트미디어학회 (THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA)
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YOLOX와 OC-SORT 기반의 효율적인 소 행동 인식을 통한 승가 운동 감지시스템

A climbing movement detection system through efficient cow behavior recognition based on YOLOX and OC-SORT

  • 위리 (호남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김남호 (호남대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2023.05.09
  • 심사 : 2023.07.17
  • 발행 : 2023.08.31
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초록

본 연구에서는 YOLOX와 OC-SORT를 기반으로 한 소 행동 인식시스템을 제시하였다. YOLOX는 실시간으로 목표를 감지하고 소의 위치와 행동 정보를 제공한다. OC-SORT 모듈은 비디오에서 소를 추적하고 고유 ID를 할당하는 역할을 한다. 양적 분석 모듈은 소의 행동과 위치 정보를 분석한다. 실험 결과, 우리의 시스템은 목표 감지와 추적에서 높은 정확도와 정밀도를 보여주었다. YOLOX의 평균 정확도(AP)는 82.2%, 평균 재현율(AR)는 85.5%, 매개변수 양은 54.15M, 계산량은 194.16GFLOP이었다. OC-SORT는 복잡한 환경과 가림막 상황에서도 높은 정밀도의 실시간 목표 추적을 유지할 수 있었다. 소의 운동 변화와 승가행동의 빈도를 분석함으로써, 제안 시스템은 소의 발정 행동을 더 정확하게 판별하는데 도움을 줄 수 있다.

In this study, we propose a cow behavior recognition system based on YOLOX and OC-SORT. YOLO X detects targets in real-time and provides information on cow location and behavior. The OC-SORT module tracks cows in the video and assigns unique IDs. The quantitative analysis module analyzes the behavior and location information of cows. Experimental results show that our system demonstrates high accuracy and precision in target detection and tracking. The average precision (AP) of YOLOX was 82.2%, the average recall (AR) was 85.5%, the number of parameters was 54.15M, and the computation was 194.16GFLOPs. OC-SORT was able to maintain high-precision real-time target tracking in complex environments and occlusion situations. By analyzing changes in cow movement and frequency of mounting behavior, our system can help more accurately discern the estrus behavior of cows.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-RS-2022-00156287)

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