[发明专利]一种基于Yolo v3目标检测网络的奶牛体态识别方法在审
| 申请号： | 202010512155.9 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111881718A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 孙庆轩;张宇;张宏瑄;胡少鹏;陈志琦;孙浩然;姚安逸 | 申请（专利权）人： | 东北农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150030 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Yolo v3目标检测网络的奶牛体态识别方法，通过对VGG网络进行改进，修改第一层全连接层的结点数目，将第一层全连接层的结点数目由4096改为512；在每一层的池化之前都加入残差网络在每一层的池化之前都加入了两层卷积核为3×3的残差网络，如果深层网络的后面层是恒等映射，则模型退化为一个浅层网络；更换VGG网络中的激活函数为ELU函数(Exponential Linear Units)；同时将最后一层的类别数改为数据集对应的类别数3。在卷积层之后，用GAP替代FC全连接层，使得在特征图与最终的分类间转换更加简单自然，通过该方法，提高了检测精度，减少计算量并缩短该算法的训练时间，克服奶牛行为视频分析系统的复杂情况和成本的问题，在实现预测情况下提高检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo v3 目标 检测 网络 奶牛 体态 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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