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申请/专利权人：华南农业大学;温氏食品集团股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的猪场老鼠检测方法、系统、设备及介质，方法包括：对待检测区域的视频进行抽帧处理；对图像帧集合进行图像预处理；将预处理后的当前帧输入老鼠检测模型中，学习老鼠的外观；所述老鼠检测模型使用改进的RT‑DETR检测模型得到；将帧差法得到的二值化图像中值为255的像素作为运动像素，保留相应的检测结果；记录老鼠检测结果，利用每帧检测后记录的老鼠数量进行加权求和得到老鼠出现时长，以计算待检测区域的老鼠活跃指标。本发明通过添加帧差先验分支，将帧差法得到的二值化图加入RT‑DETR算法的解码部分，并在保留检测结果时设置双阈值，让模型在检测中更聚焦于运动区域，从而提高对体积小、运动快的老鼠的检测成功率。
主权项：1.基于深度学习的猪场老鼠检测方法，其特征在于，包括下述步骤：对待检测区域的视频进行抽帧处理，得到图像帧集合；对图像帧集合进行图像预处理；将预处理后的当前帧输入老鼠检测模型中，学习老鼠的外观；所述老鼠检测模型使用改进的RT-DETR检测模型得到；所述改进的RT-DETR检测模型在特征连接前加入帧差先验分支；所述的帧差先验分支使用帧差法对当前帧和上一帧、下一帧进行前后帧计算，得到二值化图像，并对二值化图像进行卷积和归一化操作，然后与其余特征连接进行下一步计算；设定低阈值L和高阈值H，将帧差法得到的二值化图像中值为255的像素作为运动像素，保留置信度高于高阈值H的检测结果，对于置信度介于高阈值H和低阈值L之间的检测结果，只保留边界框内存在5个或以上运动像素的检测结果；记录老鼠检测结果，当完成对整个待检测区域的视频的检测，利用每帧检测后记录的老鼠数量进行加权求和得到老鼠出现时长，以计算待检测区域的老鼠活跃指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 温氏食品集团股份有限公司 基于深度学习的猪场老鼠检测方法、系统、设备及介质
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