摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO11的五龙鹅目标检测与计数系统,涉及计算机视觉目标检测技术领域,其技术要点包括以下步骤:S1、视频采集模块:用于通过布置的摄像设备获取指定区域的监控视频数据;S2、视频抽帧模块:用于对视频数据进行抽帧处理、质检及图像缩放;S3、算法训练模块:用于通过主动学习策略训练基于YOLO11的深度学习模型,技术效果是通过引入SEAM注意力机制模块,有效补偿了被遮挡面部的响应损失,并增强了未遮挡面部的响应,从而显著提高了模型在遮挡情况下的目标检测能力,解决了鹅群密集时因遮挡导致的检测难题,使检测结果更加准确和全面。
技术关键词
计数系统
主动学习策略
设备异常报警
中控模块
视频采集模块
遮挡面部
深度学习模型
图像缩放
少量标注数据
监控摄像设备
生成运动轨迹
坐标
特征提取能力
深度学习算法
遮挡场景
遮挡关系
系统为您推荐了相关专利信息
三维地形建模方法
三维地形模型
融合建模方法
地形特征提取
主动学习策略
手术
字幕
语音识别技术
图像识别技术识别
生成文字
视频采集器
图像分析模块
显示时间值
高速摄像机
视频采集模块
智能建筑监控系统
轨迹特征
识别方法
视频帧
对象
传输路径
实时通信
曼彻斯特编码
CRC校验码
计算机执行指令