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猪个体的目标检测对实现猪养殖过程的精细化管理,促进猪养殖业的智能化与信息化升级具有重要意义。针对实际猪舍环境光照较暗,猪个体被遮挡导致检测困难的实际问题,同时兼顾实时性监测的需求,提出一种基于SSD(SingleShotMultiBoxDetector)网络改进的猪个体目标检测算法。首先利用大量猪个体图像对改进后的SSD网络进行训练,然后对猪个体目标检测网络进行评估,最后使用真实的猪舍视频对该网络模型进行测试。结果显示,改进后的SSD网络在对猪个体进行检测时有96.38%的平均精度,在实际具有光线变化和目标遮挡情况的视频中平均能达到21.6 FPS。通过对图像帧的随机抽样发现,漏检率降低了3.65%,误检率降低了1.45%。 相似文献
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道路为人们的生活和工作提供了方便,路面作为道路最重要的组成部分,直接影响了道路的使用,但由于车辆行驶和风吹日晒,路面病害层出不穷。利用目标检测技术对路面病害进行快速检测,可以及时筛选出病害,降低日常人工检查的负担,提高养护效率。然而,路面病害特征比较细微,随着神经网络深度的不断增加和下采样,细节信息损失比较多。通过将通道注意力集成到特征金字塔网络,可以从通道和空间两个维度上提高网络对路面病害的表征能力,同时提出了一种新的路面病害特征提取器,使得网络更关注低层次特征。实验部分,将改进后的特征金字塔分别应用在Road Damage Dataset 2018数据集和自制的沥青路面病害数据集上,并与其他经典的目标检测模型进行了比较,实验结果证明了基于改进后的特征金字塔的模型在路面病害检测上的有效性。 相似文献
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埃及一直以来就是全球旅行者眼中必去的旅游胜地,因为那里有太过于辉煌璀璨的古代文明,数不清的宏伟壮观世界遗产,数千年来亚欧非三大洲的文化交融和沉淀,还有那拥有丰富多样海洋生物的红海。 相似文献
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