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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司
摘要：本发明特别涉及一种牛只计数方法。该牛只计数方法，将旋转目标检测网络与分割网络合并在一起，组成端到端深度学习网络；通过对牛只进行旋转目标检测，继而在旋转目标检测的基础上进行分割，得到牛只检测结果与实例分割结果，通过实例分割结果校正牛只检测结果，降低牛只误检概率。该牛只计数方法，采用旋转框的方式对牛只进行检测，能够减少检测框之间相交的面积，降低了漏检的概率，结合旋转检测框与分割掩码去除误检目标，实现了更加精确的牛只分割与牛只计数。
主权项：1.一种牛只计数方法，其特征在于：将旋转目标检测网络与分割网络合并在一起，组成端到端深度学习网络；通过对牛只进行旋转目标检测，继而在旋转目标检测的基础上进行分割，得到牛只检测结果与实例分割结果，通过实例分割结果校正牛只检测结果，降低牛只误检概率；包括以下步骤：步骤S1，获取牛场中牛只图像；将摄像头接入到视频平台，拉取视频流，通过间隔抽取图像帧的方式获取牛只图像集合，去除图像集合中光照异常、模糊或角度异常的图像，从剩余图像集合中选择一张最优的图像作为待计数图像；步骤S2，图像预处理；将RGB格式的图像转换成BGR格式，并将图像大小调整到指定尺寸，然后对图像作归一化处理；最后将图像维度从HWC转换成CHW，其中H为图像高度，W为图像宽度，C为图像颜色通道；步骤S3，将预处理图像输入到深度学习模型中，获取牛只检测结果与分割结果；所述深度学习模型是一种端到端模型，包括两部分，即旋转目标检测网络和分割网络；首先将预处理图像输入到旋转目标检测网络中，推理得到所有牛只的位置信息；然后根据牛只的位置信息，提取每个牛只对应的深度语义特征；将每个牛只的深度语义特征分别输入到一个包含固定卷积层的分割网络中，推理得到每个牛只对应的分割掩码；步骤S4，根据牛只检测结果与分割结果确定牛只数量；结合分割掩码结果去除误检目标，去除掉误检目标后，对检测目标进行计数，最终计数结果就是牛只数量。
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