公开(公告)号：CN118823639A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410868529.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 毛锐 ,  王晓博 ,  胡俞帆 ,  朱先垚 ,  李书琴 ,  王美丽 ,  李梅

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及智慧牧业技术领域，具体涉及一种多尺度轻量化的奶山羊行为实时检测模型。基于改进的YOLOv8网络结构建立山羊行为检测模型；获取山羊实时监测视频并提取检测视频中的帧图像；将帧图像输入山羊行为检测模型中获取检测结果；改进的YOLOv8网络结构包括：主干网络、颈部网络和头部网络；其中，颈部网络包括特征金字塔网络和路径聚合网络；将特征金字塔网络中的最近邻插值上采样算子替换为CARAFE上采样算子；在路径聚合网络中加入高斯上下文变换器进行特征映射。本发明提出的改进模型中通过加入轻量级的通用上采样算子和高斯上下文变换器，能够有效实现模型的轻量化和速度提升，同时避免了复杂背景对山羊行为识别的影响。

公开(公告)号：CN117392747A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311285486.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  张浩田 ,  何翀 ,  马源 ,  王晓博 ,  毛锐 ,  李梅 ,  李书琴 ,  张宏鸣 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的牲畜行为检测方法、系统及计算机设备，涉及计算机视觉技术领域，通过对多牲畜视频数据的采集和抽帧，使用翻转、旋转、裁剪、变形对采集的数据进行数据增强后，将YOLOv7‑tiny网络模型作为行为检测模型的骨干网络，以获取不同分辨率牲畜图像数据的行为信息，利用SPD卷积模块减少池化层对图片信息丢失的影响，利用小目标检测层增加网络对于微小模糊目标的感知能力，并结合CA注意力机制，加强网络对目标位置信息的敏感程度，在不损失精度的前提下将模型压缩到了最小；该方法可以高效地进行牲畜各种行为的检测，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本。