公开(公告)号：CN116229314A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310097839.0

申请日：2023-02-10

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 邵嘉燕 ,  唐晶磊 ,  张连跃

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/56 ,  G06V10/75 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及视频目标检测技术领域，且公开了一种基于注意力的视频目标检测方法，包括如下步骤：S1.通过帧差法利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标。该基于注意力的视频目标检测方法，通过视频运动目标的检测和跟踪主要用于获取运动目标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息，是理解服务对象或对目标实施控制的前提和基础。在场景较固定、环境较简单时，通常采用基于背景建模的方法，就能够很好地进行运动目标的检测与跟踪任务。在动态背景下，环境较复杂时，一般需要对运动目标进行表观建模，实现其检测与跟踪任务。

公开(公告)号：CN115115830A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210537811.X

申请日：2022-05-17

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 唐晶磊 ,  丁亚伟 ,  邵嘉燕 ,  史怀平 ,  霍迎秋

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进Transformer的家畜图像实例分割方法，包括以下步骤：步骤S1：获取高质量的家畜图像，进行标注和图像数据扩增，构建训练集；步骤S2：基于多尺度可变形注意力模块和统一查询表示模块对目标检测网络DETR进行改进，从而构建基于改进Transformer的家畜图像实例分割模型；步骤S3：根据训练集对基于Transformer的家畜图像实例分割模型进行训练，得到训练好的分割模型；步骤S4：根据训练好的分割模型对待检测家畜图像数据进行处理，获得实例分割效果。本发明可以有效地解决原始Transformer结构直接用于家畜图像分割时模型训练比较困难、分割性能不佳的问题。