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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOV8的狮头鹅检测方法，本发明的狮头鹅检测模型为基于YOLOV8模型的改进：第一，将YOLOV8模型的主干网络中除了第一个CBS模块之外的其余CBS模块均替换为RFAConv模块，提高了主干网络对狮头鹅的特征提取能力；第二，将YOLOV8模型的特征融合网络替换为CCFM网络，能够增强模型对不同尺度的狮头鹅对象的检测能力，使得大尺寸和小尺寸的狮头鹅都能检测到；第三，将YOLOV8模型的检测头替换为DyHead模块，以使得模型能够有效地检测被遮挡的狮头鹅。综上，本发明提高了复杂背景、小目标、密集遮挡等复杂场景下的狮头鹅识别准确率，能够有效识别实际养殖场景中的狮头鹅，为实现狮头鹅养殖场智能化管理提供技术支持。
主权项：1.一种基于改进YOLOV8的狮头鹅检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、狮头鹅数据采集：利用视频采集装置从狮头鹅养殖场中采集狮头鹅视频数据；S2、狮头鹅图像采样：对采集到的所述狮头鹅视频数据进行间隔采样以获得多张狮头鹅图像；S3、图像标注：对所述狮头鹅图像中的狮头鹅进行标注，进一步将标注好的所述狮头鹅图像划分为训练集以及验证集；S4、构建狮头鹅数据集：利用所述训练集、所述验证集构建狮头鹅数据集；S5、构建狮头鹅检测模型：狮头鹅检测模型为基于YOLOV8模型的改进模型；S6、模型训练：利用所述狮头鹅数据集对所述狮头鹅检测模型进行训练；S7、获取狮头鹅养殖场的实时监控视频数据；S8、狮头鹅检测：将所述实时监控视频数据输入已训练的所述狮头鹅检测模型中进行狮头鹅检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于改进YOLOV8的狮头鹅检测方法
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