公开(公告)号：CN116895036A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310859823.9

申请日：2023-07-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 何利文 ,  步洪禧

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的耕地保护预警方法及装置，包括：根据采集到的视频截取多帧图像；利用训练好的目标检测模型对截取的每帧图像进行检测，得到每帧图像的目标检测结果；根据每帧图像的目标检测结果计算每帧图像的预警率；根据所有图像的预警率和预设的预警阈值进行耕地保护预警；其中，目标检测模型通过优化后的YOLOv7算法对每帧图像进行目标检测；优化后的YOLOv7算法的优化内容包括：在骨干网络中加入全维动态卷积模块；注意力机制采用ACmix注意力模块；损失函数采用Varifocal Loss函数。本发明能够精准、实时的识别出监测耕地区域内出现的目标，并通过合理的判断逻辑进行耕地保护预警。