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公开(公告)号：CN110516529A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910614783.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习图像处理的投喂检测方法和系统，包括：获取训练集和测试集；构建融合CLAHE算法和MobileNet神经网络的RetinaNet目标检测网络，利用训练集训练优化RetinaNet目标检测网络；根据训练优化后的RetinaNet目标检测网络获得模型权重文件，将模型权重文件读取至融合非极大值抑制算法的ImageAI库中，得到投喂检测模型，利用测试集验证投喂检测模型至达到收敛条件；获取待检测监控视频，采用投喂检测模型检测待检测监控视频中每一实时监控图片中是否有投喂动作，若连续M张实时监控图片的检测结果为存在投喂动作，则向管理员终端发送报警信息。本发明可靠有效地检测投喂情况，降低投喂监管的人力物力，提高了投喂监管的及时性，降低投喂行为对动物和环境的危害。
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