公开(公告)号：CN111178197A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911320756.3

申请日：2019-12-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 涂淑琴 ,  梁云 ,  刘浩锋 ,  黄健 ,  庞婧 ,  刘姝慧 ,  庄楠

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供的基于Mask R-CNN和Soft-NMS融合的群养粘连猪实例分割方法，包括建立群养粘连猪视频和图像数据集；构建基于Mask R-CNN的分割网络，包括基础骨干网络、RPN网络和三分支网络；通过基础骨干网络对图像数据集进行多尺度特征的提取，得到特征映射；基于特征映射，RPN生成感兴趣区域RoIs，并对RoIs进行目标分类以及回归，利用Soft-NMS去除冗余的检测框，获取最好的目标RoIs；对每个目标RoIs进行双线性插值操作，将每个RoIs处理为相同大小；利用三分支网络实现对相同大小的RoIs进行检测、分类和分割操作。本发明提供的群养粘连猪实例分割方法，针对猪只重叠、粘连及其他复杂环境导致目标猪只漏检问题，在基本的Mask R-CNN框架上采用Soft-NMS算法代替传统的NMS算法，能有效降低粘连猪的漏检率。

公开(公告)号：CN111178197B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911320756.3

申请日：2019-12-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 涂淑琴 ,  梁云 ,  刘浩锋 ,  黄健 ,  庞婧 ,  刘姝慧 ,  庄楠

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供的基于Mask R‑CNN和Soft‑NMS融合的群养粘连猪实例分割方法，包括建立群养粘连猪视频和图像数据集；构建基于Mask R‑CNN的分割网络，包括基础骨干网络、RPN网络和三分支网络；通过基础骨干网络对图像数据集进行多尺度特征的提取，得到特征映射；基于特征映射，RPN生成感兴趣区域RoIs，并对RoIs进行目标分类以及回归，利用Soft‑NMS去除冗余的检测框，获取最好的目标RoIs；对每个目标RoIs进行双线性插值操作，将每个RoIs处理为相同大小；利用三分支网络实现对相同大小的RoIs进行检测、分类和分割操作。本发明提供的群养粘连猪实例分割方法，针对猪只重叠、粘连及其他复杂环境导致目标猪只漏检问题，在基本的Mask R‑CNN框架上采用Soft‑NMS算法代替传统的NMS算法，能有效降低粘连猪的漏检率。