摘要
本申请的一种基于深度神经网络的笼养肉鸭翻覆识别算法,涉及目标检测技术领域,通过建立笼养翻覆肉鸭检测数据集;选定基础网络YOLO v8,构建YOLO v8+Swin Transformer‑tiny网络结构作为笼养翻覆肉鸭识别检测网络,基于笼养翻覆肉鸭识别检测网络训练推理模型;将待检测识别的肉鸭图像输入至推理模型,检测肉鸭图像中是否存在翻覆肉鸭及其笼位编号;对推理模型进行优化,并编译相应的Pytorch格式文件,将推理模型传入JetSon ORIN开发板进行部署。实现快速、准确、低成本地帮助肉鸭养殖场检测翻覆肉鸭及其位置信息。
技术关键词
肉鸭
深度神经网络
识别算法
开发板
模型剪枝
网络结构
特征提取网络
注意力机制
浮点数
巡检平台
数据
搜索算法
图像增强
基础
蒸馏
饱和度
对比度
系统为您推荐了相关专利信息
面部动作单元
决策
框架
语音识别算法
音频采集设备
果实识别方法
AI图像识别
数据
多尺度
注意力机制
网络流量预测
异常检测方法
节点
重构误差
模型剪枝
旅客
Siamese网络
展示系统
组合显示屏
双层长短期记忆网络