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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明涉及智慧牧业技术领域，具体涉及一种多尺度轻量化的奶山羊行为实时检测模型。基于改进的YOLOv8网络结构建立山羊行为检测模型；获取山羊实时监测视频并提取检测视频中的帧图像；将帧图像输入山羊行为检测模型中获取检测结果；改进的YOLOv8网络结构包括：主干网络、颈部网络和头部网络；其中，颈部网络包括特征金字塔网络和路径聚合网络；将特征金字塔网络中的最近邻插值上采样算子替换为CARAFE上采样算子；在路径聚合网络中加入高斯上下文变换器进行特征映射。本发明提出的改进模型中通过加入轻量级的通用上采样算子和高斯上下文变换器，能够有效实现模型的轻量化和速度提升，同时避免了复杂背景对山羊行为识别的影响。
主权项：1.一种多尺度轻量化的奶山羊行为实时检测模型，其特征在于，包括：基于改进的YOLOv8网络结构建立山羊行为检测模型；获取山羊实时监测视频并提取所述检测视频中的帧图像；将所述帧图像输入山羊行为检测模型中，获取检测结果；所述改进的YOLOv8网络结构包括：主干网络、颈部网络和头部网络；其中，颈部网络包括特征金字塔网络和路径聚合网络；将特征金字塔网络中的最近邻插值上采样算子替换为CARAFE上采样算子；在所述路径聚合网络中加入高斯上下文变换器进行特征映射。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 一种多尺度轻量化的奶山羊行为实时检测模型
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