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申请/专利权人：内蒙古沃付国际物联网有限公司
摘要：本发明提供了一种牲畜健康状态的监测方法及其系统，所述监测方法包括如下步骤：多角度采集牲畜的图片，将图片输入到训练好的改进型SegNet语义分割网络结构，以判断牲畜的体态是否满足正常体态；将图片输入到训练好的改进型YOLOv3‑tiny病态检测网络，以判断牲畜的病态情况。本发明的牲畜健康状态的监测方法能够单次对于整幅图像内容进行训练、识别和定位，具有识别速度快、准确率高、适合小目标检测等优势。
主权项：1.一种牲畜健康状态的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：多角度采集牲畜的图片，将图片输入到训练好的改进型SegNet语义分割网络结构，以判断牲畜的体态是否满足正常体态；将图片输入到训练好的改进型YOLOv3-tiny病态检测网络，以判断牲畜的病态情况；所述改进型SegNet语义分割网络结构的训练方法包括：搭建网络并设计损失函数，通过计算训练样本空间所有样本的损失函数结果求均值，以表示该网络的预测能力，具体计算公式为： 其中，σJf被叫做正则化项，N表示样本数，σ表示的是正则化系数，fx表示计算结果，Y表示真实标签；所述改进型YOLOv3-tiny病态检测网络的搭建方法包括：搭建检测网络并设计损失函数，其中均方差函数用于坐标误差的损失函数，交叉熵函数作为置信度和类别的损失函数，具体公式如下： 其中，S代表网格大小，s2代表13×13、26×26，B代表预测框数量，代表box在i，j处出现目标的概率，与相反，代表box在i，j处没有目标； 表示真实值，的取值是由网格中的BoundingBox有没有负责预测某个对象决定的；Pij和分别代表预测的某一目标是各个概率的预测值与真实值；λcoord和λno_obj分别代表边界框损失和置信度损失的权重；判断了牲畜的病态情况后，再通过超分辨率复原网络将检测到的病态图片清晰化，所述超分辨率复原网络采用了小尺寸的滤波器以及更深层次的网络结构，并在网络的最后步骤采用反卷积层实现上采样。
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权利要求：
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