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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：杜永兴, 苗晓伟, 秦岭, 李宝山
关键词：图像处理, 羊群计数, 空洞卷积, 卷积神经网络
为了避免传统羊群计数任务中，羊只之间相互遮挡带来的干扰，提高羊群计数的准确度，采用了视觉几何群(VGG-16)与空洞卷积(DC)相结合的VDNet神经网络羊群计数方法。该方法在网络前端采用去除了全连接层的VGG-16网络提取2-D特征，后端采用6层具有不同空洞率的DC提取更多的高级特征；DC在保持分辨率不变的同时扩大了感受野，替代池化操作，降低了网络的复杂性；最后用一层卷积核大小为1×1的卷积层输出高质量的密度图，通过对密度图像素积分得出输入图片中羊的数量，并进行了理论分析和实验验证。结果表明，VDNet的平均绝对误差为2.51，均方误差为3.74，平均准确率为93%。这一结果对羊群计数任务是有帮助的。
来源：2021年第5期
《激光技术》期刊编辑部
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