一种基于动态蛇形卷积的鸟类识别方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于动态蛇形卷积的鸟类识别方法
申请号:CN202510852147
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120747930A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及神经网络技术领域,公开了一种基于蛇形动态卷积的鸟类识别方法。该方法包括:采集鸟类图像数据,对鸟类图像数据进行预处理后,制作鸟类图像数据集;利用动态蛇形卷积模块、多层双向特征金字塔网络模块与YOLOv8模型结合,构建改进的YOLOv8模型;将鸟类图像数据集送入改进的YOLOv8模型中进行训练,最后保存训练后的参数;利用训练好的网络对待测鸟类图像数据进行处理,输出鸟类的位置边界框、类别标签及对应的置信度信息。此方法能够高效准确地识别鸟类的类别,提升机场的鸟害防治工作效率。
技术关键词
鸟类识别方法 双向特征金字塔 图像 动态 卷积模块 网络模块 神经网络技术 数据 标注工具 滤波 参数 上采样 标签 机制 像素 因子 矩阵 通道
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于人工智能的平台用户兴趣推荐方法及系统
环境感知数据 移动轨迹信息 动态场景 交互特征 兴趣推荐方法
2
基于隐式神经表征学习的快速磁共振参数定量成像方法
定量成像方法 磁共振 神经网络参数 多层感知器 缩短扫描时间
3
一种模型训练方法、装置及电子设备
天气 模型训练方法 自动驾驶系统 网络 静态障碍物
4
耦合仿生智能算法和多智能体的土地利用优化方法及系统
土地利用优化方法 仿生智能算法 土地利用空间布局 多智能体模型 蛙跳算法
5
一种基于网格最大PSNR优化的GAN图像处理方法
图像处理方法 深度残差 生成器网络 网格 生成高分辨率
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号