公开(公告)号：CN118736624A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410864237.8

申请日：2024-06-30

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 马钦 ,  李浩 ,  林华浦 ,  张凯 ,  唐庚宇 ,  陈子霖 ,  张雪元 ,  张萌凡 ,  王昊天 ,  刘昱菲

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供一种动物身份识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机视觉技术领域。其中方法包括：将待识别图像输入至目标检测模型中的特征提取层，得到特征提取层输出的特征向量；将特征向量输入至目标检测模型中的目标检测层，得到目标检测层输出的目标检测结果；基于目标检测结果进行动物身份识别，得到待识别图像中动物的身份识别结果；其中，特征提取层包括第一特征提取层，第一特征提取层用于提取待识别图像的多个局部特征，第一特征提取层还用于对多个局部特征进行特征融合；目标检测模型是基于样本识别图像和样本识别图像对应的目标检测结果标签训练得到的。本发明能够捕捉图像中细微且关键的信息，准确识别动物身份。

公开(公告)号：CN116469034A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310406673.6

申请日：2023-04-17

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 马钦 ,  林华浦 ,  彭佳辉 ,  张凯 ,  孙一杰

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06M1/27

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv7模型的猪只监测计数方法，包括以下步骤：S1、在猪场布置若干个摄像头进行视频监控；S2、获取步骤S1中摄像头拍摄的视频监控图像输入YOLOv7网络；S3、特征提取：经过特征提取骨干网络对步骤S2获得的转化后猪只图像进行边缘、纹理、颜色特征的提取，在特征提取骨干网络后插入CA注意力机制；S4、特征融合：将步骤S3提取出不同层级的猪只特征图进行特征间的优势互补，在特征融合后添加小目标检测层；S5、特征检测：利用猪只特征信息在图像中检测出猪只的位置信息；S6、猪只计数。本发明采用上述一种基于改进的YOLOv7模型的猪只监测计数方法，解决了现有技术中存在的遮挡问题和小目标检测问题，实现了更高精度的猪只计数。