E3D: An efficient 3D CNN for the recognition of dairy cow's basic motion behavior

计算机科学 卷积(计算机科学) 运动(物理) 滤波器(信号处理) GSM演进的增强数据速率 人工智能 过程(计算) 频道(广播) 模式识别(心理学) 计算机视觉 人工神经网络 电信 操作系统
作者
Yunfei Wang,Rong Li,Zheng Wang,Zhixin Hua,Yitao Jiao,Yuanchao Duan,Huaibo Song
出处
期刊:Computers and Electronics in Agriculture [Elsevier BV]
卷期号:205: 107607-107607 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.compag.2022.107607
摘要

Accurately and rapidly recognizing the basic motion behaviors (lying, standing, walking, drinking, and feeding) is helpful in better understanding the health status of dairy cows. Existing algorithms cannot effectively deal with the problem of large parameters, thus difficult to load and use on portable edge devices. In this paper, an E3D (Efficient 3D CNN) algorithm was proposed to solve the problems of existing algorithms. Based on the 3D convolution combined with Dwise (Depthwise Separable Convolution) in the SandGlass-3D module, E3D could directly and efficiently process the Spatial-Temporal information of the video. The ECA (Efficient Channel Attention) was introduced to filter channel information for accuracy improvement. Experimental results showed that the precision, recall, parameters, and FLOPs of the E3D were 98.17 %, 97.08 %, 2.35 M, and 0.98 G, respectively. The accuracy of E3D was 7.29 %, 4.06 %, 5.31 %, and 12.46 % higher than C3D, I3D, P3D, and S3D, respectively. The parameters were reduced by 11.95 M, 25.73 M, and 280.65 M compared with the Improved Renext network, ACTION-Net, and C3D-ConvLSTM. It indicated that the proposed network was suitable for accurately and rapidly recognizing the basic motion behaviors of dairy cows in natural environments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Linda完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
万能图书馆应助海岸采纳,获得10
1秒前
2秒前
王森完成签到,获得积分10
2秒前
一叶舟完成签到,获得积分10
2秒前
yaosichao完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
6秒前
Fe_001完成签到 ,获得积分10
7秒前
应然忆完成签到 ,获得积分10
8秒前
含蓄的赛君完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI2S应助ke采纳,获得10
9秒前
tiantian发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
勤勤的新星完成签到 ,获得积分10
12秒前
zhang完成签到,获得积分10
14秒前
小蘑菇应助自由千风采纳,获得10
14秒前
孤独机器猫完成签到 ,获得积分10
14秒前
鸭鸭完成签到,获得积分10
15秒前
小甲同学发布了新的文献求助10
16秒前
小蘑菇应助xiaolong0325ly采纳,获得10
16秒前
joseph完成签到,获得积分10
17秒前
dypdyp应助山语采纳,获得10
19秒前
ice完成签到,获得积分10
20秒前
长木木完成签到,获得积分20
21秒前
23秒前
可爱的函函应助juwish采纳,获得10
26秒前
情怀应助向日魁采纳,获得10
27秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
梅川秋裤完成签到,获得积分10
28秒前
自由千风发布了新的文献求助10
28秒前
sai完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
三石完成签到 ,获得积分10
28秒前
帅气男孩发布了新的文献求助10
29秒前
meng发布了新的文献求助10
30秒前
安静的难破完成签到,获得积分10
30秒前
asdasd完成签到,获得积分10
31秒前
waypeter完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514604
关于积分的说明 11174901
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795149
邀请新用户注册赠送积分活动 875599
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891