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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv7模型的奶牛体况评分方法，具体涉及奶牛畜牧业生产领域，包括摄像机录制牧场环境下奶牛尾部视频，得到原始奶牛尾部视频流；对视频流进行分帧，提取出带有牛尾部的图像数据；对图像数据使用labelimg软件进行标注，得到原始数据集；对标注的数据集中进行mosica增强，随机翻转，平移，加入高斯噪声，椒盐噪声进行模糊化处理，得到最终训练数据集；在YOLOv7模型的特征提取网络backbone的第42层加入双向路由注意力机制；在YOLOv7模型的CIOU中融合归一化高斯距离损失；具体为采集牧场奶牛尾部体况的图像数据，得到YOLOv7模型训练所需的数据集；对原始数据集进行加入高斯噪声，椒盐噪声，模糊化处理，获得多样化的数据集。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7模型的奶牛体况评分方法，其特征在于；该方法包括以下步骤：1使用摄像机录制牧场环境下奶牛尾部视频，得到原始奶牛尾部视频流；2对视频流进行分帧，提取出带有牛尾部的图像数据；3对图像数据使用labelimg软件进行标注，得到原始数据集；4对标注的数据集中进行mosica增强，随机翻转，平移，加入高斯噪声，椒盐噪声进行模糊化处理，得到最终训练数据集；5在YOLOv7模型的特征提取网络backbone的第42层加入双向路由注意力机制；6在YOLOv7模型的CIOU中融合归一化高斯距离损失；7将YOLOv7模型的部分卷积替换为可学习的分布移位卷积；8将训练数据集输入改进后YOLOv7模型的特征提取网络中，对数据集中奶牛尾部特征进行提取，学习，得到学习后的权重文件；9将摄像机实时拍摄的视频流和步骤8得到的权重文件传入改进后YOLOv7模型的预测文件中，得到实时的奶牛体况评分数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于改进YOLOv7模型的奶牛体况评分方法
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