[发明专利]一种野生动物检测方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种野生动物检测方法，其特征在于，包括：

将待检测的野生动物图像输入特征提取网络提取特征；

将提取到的特征与自底向下路径中对应的特征通过跳跃连接方式进行特征融合；

将融合后的特征进行映射输出，得到预测框及其对应的类别和置信度；

对重叠的预测框进行筛选，输出动物检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括依次连接的CBL模块、第一残差块Res1、第二残差块Res2、第三残差块Res8、第四残差块Res8、第五残差块Res4，所述将待检测的野生动物图像输入特征提取网络提取特征的方法包括：

提取第三残差块Res8输出的第一特征；

提取第四残差块Res8输出的第二特征；

提取第五残差块Res4输出的第三特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的将提取到的特征与自底向下路径中对应的特征通过跳跃连接方式进行融合的方法包括：

将所述第三特征送入一个CBL模块，得到第四特征；

将所述第四特征送入一个CBL模块，并经过上采样得到第五特征；

将所述第二特征与第五特征进行Concat融合，得到第六特征；

将所述第六特征送入一个CBL模块，并经过上采样得到第七特征；

将所述第七特征与第一特征进行Concat融合，得到第八特征；

将所述第八特征与第一特征进行Add融合，得到第九特征；

将所述第九特征送入一个CBL模块，并经过下采样后，与第二特征及经过一个CBL模块进行处理的第六特征进行Add融合，得到第十特征；

将所述第十特征送入一个CBL模块，并经过下采样后，与第三特征、第四特征进行Add融合，得到第十一特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在进行特征融合时，给进行融合的特征添加可学习的权重。

5.据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对重叠的预测框进行筛选的，输出动物检测结果的方法包括：

在预测结果中，找出置信度最高的预测框B₀，并将置信度小于第一阈值的预测框剔除掉；

计算每组重叠的预测框的合群度；

根据合群度对一组重叠的预测框进行度量，将合群度大于或等于第二阈值的预测框认作当前目标的预测结果，并对该组重叠的预测框进行抑制；将合群度小于第二阈值的预测框认作临近目标的预测结果，并将该组重叠的预测框保留。

6.据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算一组重叠框的合群度的方法为：

计算每个预测框在一组重叠的预测框中的合群度，计算公式为：

其中，v_i表示预测框B_i在一组重叠的预测框中的合群度，s_i是预测框B_i对应的置信度，DIoU表示预测框B_i与预测框之间的交并比，i表示序号；

根据第三阈值对一组重叠的预测框进行筛选，若预测框的合群度大于或等于第三阈值，则该预测框用于计算该组重叠的预测框的合群度，若预测框的合群度小于第三阈值，则忽略；

计算一组重叠的预测框的合群度，计算公式为：

其中，表示一组重叠的预测框的合群度，n表示该组重叠的预测框中预测框的个数，N_t表示第三阈值。

7.据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据合群度对一组重叠的预测框进行度量的公式为：

其中，α表示合群系数，表示第二阈值。