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。