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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于YOLO‑CV模型的养鸡场检测方法，包括：收集待检测的养鸡场图像数据集，构建YOLO‑CV模型并进行模型训练，YOLO‑CV模型包括多头自注意力模块，MR多尺度模块和残差通信块RS‑Block；把训练数据集内的数据送入检测模型中，生成区域预测图，并进行迭代的训练；在测试阶段，输入待识别的养鸡场图片，利用训练得到的YOLO‑CV网络模型对养鸡场进行检测识别。相比于现有技术，本发明能更准确地识别出鸡和鸡蛋，从而提升了人们的生活质量，并辅助农业专家评估养鸡场的等级。
主权项：1.一种基于YOLO-CV模型的养鸡场检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：采集养鸡场数据制作图像数据集，通过标签工具进行标注，并制作成标签数据集；将图像和标签数据集进行整合，制作成模型训练数据集；步骤2：构建YOLO-CV网络模型，在主干特征提取网络中首先构建Stem模块获得初步特征提取时融合的图像特征；步骤3：在主干特征提取网络构建残差通信块Rs-block；步骤4：在残差通信块中构建多头自注意力和MR模块；步骤5：颈部网络中采用多尺度特征融合PANet；步骤6：对YOLO-CV网络模型进行网络模型训练，训练出最好的模型权重，对待检测图像数据进行养鸡场检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于YOLO-CV模型的养鸡场检测方法及系统
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