一种基于ResMO-Dense-YOLO的牛只检测方法

    公开(公告)号:CN117912062A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410254669.7

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 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。

    一种基于双摄像头信息互补的牛只体尺测量方法

    公开(公告)号:CN118252494A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410253478.9

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于双摄像头信息互补的牛只体尺测量方法。采用在通道中架设的正上方和侧方两个摄像头采集同一头牛的不同角度图像,并且在牛只侧身图像不完整的情况下,首先利用基于yolov5s与包络角点检测的牛只肩胛‑尾尻测点提取算法从牛背图像中进行测点提取,然后在侧方摄像头画面中通过辅助标尺进行目标检测来获取身高计算所需参数,接着采用所提基于肩胛测点提取的视觉三角身高测量算法可以计算出牛只肩胛测点距地高度,即牛只的身高;然后将牛只身高与正上方摄像头高度作差,获得正上方摄像头画面中牛只的景深,最后采用所提基于肩胛‑尾尻测点提取的相似三角体直长测量算法进行出牛只的体直长数据。

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