Multi-Cattle Tracking Algorithm with Enhanced Trajectory Estimation in Precision Livestock Farms

Shujie Han; Alvaro Fuentes; Sook Yoon; Jongbin Park; Dong Sun Park

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shujie Han (전북대학교) Alvaro Fuentes (전북대학교) Sook Yoon (목포대학교) Jongbin Park (전북대학교) Dong Sun Park (전북대학교)

저널정보: 한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제13권 제2호

발행연도: 2024.2

수록면: 23 - 31 (9page)

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In precision cattle farm, reliably tracking the identity of each cattle is necessary. Effective tracking of cattle within farm environments presents a unique challenge, particularly with the need to minimize the occurrence of excessive tracking trajectories. To address this, we introduce a trajectory playback decision tree algorithm that reevaluates and cleans tracking results based on spatio-temporal relationships among trajectories. This approach considers trajectory as metadata, resulting in more realistic and accurate tracking outcomes. This algorithm showcases its robustness and capability through extensive comparisons with popular tracking models, consistently demonstrating the promotion of performance across various evaluation metrics that is HOTA, AssA, and IDF1 achieve 68.81%, 79.31%, and 84.81%.

#deep learning #cattle tracking #decision tree #post processing #trajectories

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