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申请/专利权人：河海大学
申请日：2023-12-01
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038115A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/80;G06V10/40;G06V10/766;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的智慧牧场动物精确检测和识别方法。首先，为了解决牧场中多尺度目标检测和识别问题，构建基于BiFPN双向特征金字塔的YOLOv5多尺度特征融合架构；然后，在YOLOv5主干网络引入卷积注意力模块，进一步加强网络提取语义特征的能力；接着，采用Meta‑Acon激活函数代替传统YOLOv5中的SiLu激活函数，提高网络泛化性能；最后，将传统YOLOv5中的CIOU定位损失函数优化为EIOU损失函数，在加快模型收敛的同时提高预测框的回归精度。该方法可有效提升牧场中动物目标的检测和识别准确率和效率，为智慧牧场的发展提供可靠的技术支持。
主权项：1.基于改进YOLOv5的智慧牧场动物精确检测和识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1为解决牧场中多尺度目标的检测和识别问题，构建基于BiFPN双向特征金字塔的YOLOv5多尺度特征融合结构；2在YOLOv5主干网络引入卷积注意力模块，进一步加强网络提取语义特征的能力；3采用Meta-Acon激活函数代替传统YOLOv5中的SiLu激活函数，传统SiLu激活函数形式复杂，计算量庞大，在某些情况下无法呈现出较好的判别力，而本发明采用的Meta-Acon激活函数有着较强的泛化能力和检测能力；4为了在加快模型收敛的同时提高预测框的回归精度，将传统YOLOv5中的CIOU定位损失函数优化为EIOU损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于改进YOLOv5的智慧牧场动物精确检测和识别方法
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