SquareTrack：一种用于商业养猪场中追踪猪只的新方法

《IEEE Access》：SquareTrack: A Novel Approach for Tracking Pigs in Commercial Swine Farming

　　

摘要：

在商业养猪环境中监测猪只对于减少攻击性、疾病和其他福利问题至关重要。自动化视频跟踪为这种环境下的持续行为监测提供了一种有效的解决方案。多目标跟踪是开发动物监测系统的标准方法。然而，在拥挤且动态的农场环境中跟踪动物仍然具有挑战性，因为存在遮挡、漏检和身份变化等问题。为了解决这些挑战，我们提出了一种名为SquareTrack的新跟踪算法，该算法通过将跟踪对象表示为方阵，并使用卡尔曼滤波和匈牙利分配策略来降低关联复杂性。这种方法优先考虑局部对象匹配，同时避免与远处候选对象进行不必要的比较。SquareTrack在一个从不同猪圈、不同季节和不同年龄组的商业养猪环境中收集的数据集上进行了评估，并与包括DeepSORT、ByteTrack和BoT-SORT在内的最先进跟踪器进行了比较。所提出的方法取得了有竞争力的跟踪性能，其MOTA、IDF1和HOTA得分分别为0.70、0.81和0.76，表明其在实际农场条件下的适用性。这些发现突显了自动化跟踪系统在改善农场管理和推动农业经济发展方面的潜力。