[发明专利]YOLO与旋转-融合策略相结合的鸟类视觉目标检测方法有效
| 申请号： | 202011479175.7 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112560675B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 徐光柱;朱泽群;屈金山;刘高飞;雷帮军;石勇涛 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | YOLO与旋转‑融合策略相结合的鸟类视觉目标检测方法，准备好鸟类数据集及其标记信息；将鸟类数据集及其标记信息进行多角度的旋转处理，得到对应的旋转后的数据集及其标记信息；将旋转后的数据集及其标记信息输入到YOLOv3网络进行训练，得到YOLOv3鸟类目标检测模型；将待检测的鸟类图像进行多角度的旋转处理，将旋转后的多角度鸟类图像输入到训练好的YOLOv3鸟类目标检测模型中进行检测，得到多角度的检测结果；对多角度的检测结果进行反旋转处理，使其全部旋转回原角度，利用NMS融合筛选出置信度最高的检测结果。本发明提升了基于深度学习的鸟类目标检测精度与识别率。 | ||
| 搜索关键词： | yolo 旋转 融合 策略 相结合 鸟类 视觉 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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