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一种基于ResMO-Dense-YOLO的牛只检测方法 

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申请/专利权人:杭州电子科技大学

摘要:针对牧场中不同实际场景下光照、色彩与牛只品种的差异导致的牛只图像低层特征多样化,而高层特征中语义信息不能完全匹配多样化的低层特征从而导致检测性能下降的难题。本发明公开了一种基于ResMO‑Dense‑YOLO的牛只检测方法,在骨干网络中利用ResMO模块多语义层面关注牛只高层特征的特性丰富语义信息,结合SPPF结构和多层卷积结构扩大感受野,使得模型更好的提取牛只的高层特征;提出基于DenseBlock的特征金字塔和路径聚合网络级联的Neck网络,进一步融合牛只的低层特征位置信息与高层特征语义信息,提高模型检测精度。

主权项:1.一种基于ResMO-Dense-YOLO的牛只检测方法,包括以下步骤:S1、采集牛只数据:在若干个不同的牧场采用摄像头采集牛只图片得到数据集;首先将根据摄像头所在位置,将摄像头分类为奶牛通道摄像头、奶牛牛舍摄像头、肉牛牛舍摄像头三种类别,分别从这三类摄像头中获取图片,从所述图片中筛选出有牛只的图片,获得牛只数据集,使用标注软件对牛只数据进行标注,得到带标注的牛只图片数据集,然后对图片数据集进行划分,得到训练集与测试集;S2、构建ResMO-Dense-YOLO模型,使用步骤S1得到的训练集与测试集进行训练;所述ResMO-Dense-YOLO模型在原始YOLOv5骨干网络的末端用ResMO模块替代CSP残差块,形成ResMO-Backbone;所述ResMO-Dense-YOLO模型使用DenseBlock模块形成特征融合网络Dense-Neck;S3、获取待检测的牛只图片,输入训练好的ResMO-Dense-YOLO模型,输出牛只检测结果。

全文数据:

权利要求:

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