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公开(公告)号：CN110516535A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910630440.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的老鼠活跃度检测方法和系统、及卫生评估方法，包括：获取老鼠活动视频，得到训练数据集；构建RetinNet网络模型，将训练数据集导入RetinNet网络模型进行训练，得到老鼠检测模型；利用ImageAI调用老鼠检测模型识别待检测视频每一帧图片中的目标物，并输出每一帧图片中目标物的候选框及对应的类概率；根据候选框及类概率，采用非极大值抑制算法对每一帧图片对应的候选框进行过滤，得到针对每一帧图片的目标框集合；根据每一帧图片及目标框集合，采用目标计数算法，获得待检测视频中老鼠出现的次数，并根据次数评估环境卫生是否合格。本发明不仅节省了大量人力，且目标物检测的有效性和可靠性高，并且能够为卫生评估提供良好的参考数据。
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