[发明专利]一种基于神经网络的犬只检测与预警系统

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的犬只检测与预警系统，所述基于神经网络的犬只检测与预警系统包括数据采集子系统、检测与测距子系统和预警子系统，所述数据采集子系统、所述检测与测距子系统和所述预警子系统依次电性连接，利用摄像头对犬只进行图像采集，获取所述数据采集子系统采集的图像，并利用SSD检测框架经Darknet‑53网络预测后直接预测图片类型，并对人犬距离计算采用k‑means算法对犬只的检测数据进行聚类处理，将所述检测与测距子系统的结果进行上传，并进行预警操作，对不同种类的犬只进行快速识别，并对犬只距离测算算法进行优化，提高犬只预警速度，有效预防犬只伤人情况的发生。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的犬只检测与预警系统。

背景技术

流浪犬伤人并非偶发事件，据国家有关部门发布的全国法定传染病统计，2018年，全国有500余人死于狂犬病。从流浪犬活动范围看，有人的地方就会有流浪犬，这也在无形中放大了潜藏的危害。现代社会人烟密集，无论是从传播疾病还是从咬人伤人的角度讲，养犬都存在着潜在的危险，因此亟需采用技术手段将这一危险扼杀在萌芽之中。对犬只的检测与测距技术存在着一定的技术难度，首先犬只的大小各异需要采用相应方法加以解决，其次，在预警速度上需要对算法进行优化，省去不必要的计算开销以达到快速处理的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于神经网络的犬只检测与预警系统，对不同种类的犬只进行快速识别，并对犬只距离测算算法进行优化，提高犬只预警速度，有效预防犬只伤人情况的发生。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于神经网络的犬只检测与预警系统，所述基于神经网络的犬只检测与预警系统包括数据采集子系统、检测与测距子系统和预警子系统，所述数据采集子系统、所述检测与测距子系统和所述预警子系统依次电性连接，

所述数据采集子系统，用于利用摄像头对犬只进行图像采集；

所述检测与测距子系统，用于获取所述数据采集子系统采集的图像，并利用SSD检测框架经Darknet-53网络预测后直接预测图片类型，并在所述SSD检测框架基础上对人犬距离计算采用k-means算法对犬只的检测数据进行聚类处理；

所述预警子系统，用于将所述检测与测距子系统的结果进行上传，并进行预警操作。

其中，所述检测与测距子系统包括图像分类模块、检测模块和测距模块，所述图像分类模块、所述检测模块和所述测距模块依次电性连接，

所述图像分类模块，用于对所述数据采集子系统采集的图像进行特征提取；

所述检测模块，用于根据所述图像分类模块提取出来的特征，使用SSD检测框架训练出检测模型，并输出检测结果；

所述测距模块，用于利用k-means算法对犬只的所述检测数据进行聚类处理，并进行距离估计。

其中，所述检测模块包括Darknet-53主干网络单元、预测网络单元和深度估计网络单元，所述Darknet-53主干网络单元、所述预测网络单元和所述深度估计网络单元依次电性连接，

所述Darknet-53主干网络单元，用于对SSD检测框架进行改进，并将作用于第四卷积层的输出结果传输至所述预测网络单元；

所述预测网络单元，用于接收所述输出结果进行多尺度预测，并采用池化和锚点的方法进行下采样和预测对应的概率和坐标值；

所述深度估计单元，用于借助细粒度级别图像中的物体边界框和部件设定点训练出检测模型，并分别对应犬只的头部，躯干和四肢进行检测，得到理想的犬只检测结果。

其中，所述预测网络单元包括融合特征层和批标准化层，所述融合特征层和所述批标准化层电性连接，