摘要
本申请涉及信息感知技术领域,其具体地公开了一种基于机器视觉的牧草信息识别与采集系统及方法,其采用基于深度学习的图像处理技术对羊只的采食图像进行目标检测,以聚焦于牧草对象,同时,从数据库提取标注有牧草类型的牧草原型图像的集合,并分别提取出各个牧草原型图像以及待检测牧草对象的图像特征,进而,通过对待检测牧草对象图像特征与各个牧草原型图像特征进行查询响应编码,以智能识别牧草对象的类型。通过这种方式,可以有效提高模型的泛化能力,更好地应对不同环境和条件下牧草的多样性,并进一步提高牧草信息识别的准确性和效率。
技术关键词
图像特征向量
检测牧草
原型
编码向量
对象
摄像头保护套
转换器结构
模板
视觉
矩阵
采集系统
信息感知技术
注意力
YOLO模型
识别算法
卷积神经网络模型
图像特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
游戏场景
虚拟对象
非玩家角色
图形用户界面
机器可读存储介质
智能化检测方法
图像
交叉注意力机制
对象
投影结构
锅炉运行参数
状态在线监测系统
热水锅炉
时序
强化特征
模特
图像显示方法
家居
图像处理模型
图像处理方法
故障分类模型
故障分类方法
特征提取网络
深度图
线性分类器