一种基于改进YOLO11的野生动物目标检测方法

本发明公开基于改进YOLO11的野生动物目标检测方法。本发明设计双动态卷积提高特征提取模块对野生动物图像的特征提取与非线性表达能力，以灵活适应可见光与红外图像特征差异；引入多尺度膨胀注意力机制提高多尺度目标检测精度；引入Unified‑IoU损失解决预测框质量不均衡的问题；引入DySample动态上采样算子提高细节恢复能力，减少特征失真。本发明解决传统YOLO特征提取模块无法有效处理野外红外相机所拍摄的图像，红外图像依赖热辐射，低对比度、弱纹理及环境热噪声大且与可见光图像特征差异大难以适应的问题，传统CIoU损失容易度关注拟合低质量预测框，以及采样模块无法有效重构低分辨率红外图像特征等。