10.3969/j.issn.2095-2163.2023.01.012
基于M-SegNet算法的羊群密集计数应用研究
羊群计数是监测草原过度放牧和大规模牲畜保险理赔的重要环节,传统的人工计数方法费时费力.本文针对利用深度学习的方法对羊群进行密集计数的问题,使用基于卷积神经网络的M-SegNet(Modified SegNet)模型对密集羊群的图像进行计数,通过与M-SFANet(Modified SFANet)模型进行对比实验,结果表明,M-SegNet在羊群密集计数中取得了更好的计数效果,其密度图平均绝对误差(MAE)为6.84,均方误差(MSE)为9.48,计数平均相对误差(MRE)为3.65％,满足监测过度放牧和牲畜保险理赔的要求.为了提升牧场羊群密集计数的管理能力,构建了基于Django框架的羊群密集计数应用系统,系统采用Python语言和轻量级数据库SQLite实现了用户注册与登录、用户管理、计数查询和操作历史查询等功能.
深度学习、密集计数、羊群计数、卷积神经网络、Django框架
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古自治区科技重大专项;包头市昆区科学技术发展项目
2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
67-71,76
