公开(公告)号：CN116052207A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211564267.4

申请日：2022-12-07

Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 ,  国网四川省电力公司电力科学研究院

Inventor： 刘勇 ,  郑永康 ,  樊梨 ,  常政威 ,  罗小春 ,  郭利瑞 ,  王超 ,  卢金奎 ,  陈俊 ,  姜振超 ,  刘经度 ,  汤杨 ,  抗州甲 ,  陈磊 ,  何雅洁 ,  罗俊 ,  杨凯 ,  严旭荣 ,  申伦先 ,  王骑军 ,  刘旭峰 ,  韩睿

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7的鸟类识别方法、系统及介质，获取第一图像集，第一图像集为鸟类飞行中的历史图像或被遮挡一部分的历史图像；对第一图像集进行运动模糊数据增强，获得第二图像集；构建YOLOv7模型，并向YOLOv7模型中添加无参数注意力机制，获得改进YOLOv7模型；通过所述第二图像集对YOLOv7模型进行训练，获得最优改进YOLOv7模型；通过最优改进YOLOv7模型对新获取的鸟类图像进行识别，获得鸟的种类；本发明的有益效果为通过数据增强方法对相关图像进行处理，并采用改进的YOLOv7模型对处理后的图像进行深度学习，能够减小对鸟类识别的误差，提高对鸟类识别的准确度以及精确度。