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一种基于深度学习的老鼠活跃度检测方法和系统、及卫生评估方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的老鼠活跃度检测方法和系统、及卫生评估方法，包括：获取老鼠活动视频，得到训练数据集；构建RetinNet网络模型，将训练数据集导入RetinNet网络模型进行训练，得到老鼠检测模型；利用ImageAI调用老鼠检测模型识别待检测视频每一帧图片中的目标物，并输出每一帧图片中目标物的候选框及对应的类概率；根据候选框及类概率，采用非极大值抑制算法对每一帧图片对应的候选框进行过滤，得到针对每一帧图片的目标框集合；根据每一帧图片及目标框集合，采用目标计数算法，获得待检测视频中老鼠出现的次数，并根据次数评估环境卫生是否合格。本发明不仅节省了大量人力，且目标物检测的有效性和可靠性高，并且能够为卫生评估提供良好的参考数据。

著录项

公开/公告号CN110516535A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-29

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN201910630440.8
发明设计人章坚武;徐廷想;张婷婷;
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申请日2019-07-12
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人杨天娇
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2024-02-19 15:57:53

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190712

实质审查的生效
2019-11-29

公开

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