孙鹿鹿的案例列表
基于改进yolov3的肉牛目标检测
肉牛图像的目标检测与跟踪方法研究 2019 年9月 – 2020年2月 研究目的：肉牛的自动化养殖需要检测每一头牛的运动和进食情况。因此，需要实时的监控每一头牛的位置和当前行为。在有大量数据集的情况下，深度学习目标检测算法能够有效的定位每一头牛的位置，并判定当前牛属于站立、行走、奔跑，进食、休息等状态。 项目思路：为了获取大量肉牛数据，我们在宁夏肉牛基地，安装定点监控摄像头，拍摄肉牛的视频。通过关键帧提取技术，得到肉牛图片图片集。然后我们对图片集进行标注工作，得到10000张肉牛数据集。为了使目标检测模型适用于对肉牛的
基于果园航拍图像的语义分割和路径规划
基于果园航拍图像的语义分割和路径规划算法 2020年4月 - 2020年12月 研究目的：在果园中，基于无人小车的地面环境探测方法只能对周围一定区域进行探测。受限于探测范围，路径规划也只能在一个局部区域中进行，很难对规模化果园进行整体的路径规划。为了提高果园路径规划效率，我们提出了一种基于无人机的，通过语义分割的方式，一次性探测整个果园区域的路径规划方法。 项目思路：为了使语义分割算法更加试用于果园，我构造一个命名为SADNet的语义分割网络，分割提取果园中的道路和果园。该网络包含了encoder-decoder结构、ASPP模块、SCSE注
案例判断参考
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基于改进yolov3的肉牛目标检测
肉牛图像的目标检测与跟踪方法研究 2019 年9月 – 2020年2月 研究目的：肉牛的自动化养殖需要检测每一头牛的运动和进食情况。因此，需要实时的监控每一头牛的位置和当前行为。在有大量数据集的情况下，深度学习目标检测算法能够有效的定位每一头牛的位置，并判定当前牛属于站立、行走、奔跑，进食、休息等状态。 项目思路：为了获取大量肉牛数据，我们在宁夏肉牛基地，安装定点监控摄像头，拍摄肉牛的视频。通过关键帧提取技术，得到肉牛图片图片集。然后我们对图片集进行标注工作，得到10000张肉牛数据集。为了使目标检测模型适用于对肉牛的...
基于果园航拍图像的语义分割和路径规划
基于果园航拍图像的语义分割和路径规划算法 2020年4月 - 2020年12月 研究目的：在果园中，基于无人小车的地面环境探测方法只能对周围一定区域进行探测。受限于探测范围，路径规划也只能在一个局部区域中进行，很难对规模化果园进行整体的路径规划。为了提高果园路径规划效率，我们提出了一种基于无人机的，通过语义分割的方式，一次性探测整个果园区域的路径规划方法。 项目思路：为了使语义分割算法更加试用于果园，我构造一个命名为SADNet的语义分割网络，分割提取果园中的道路和果园。该网络包含了encoder-decoder结构、ASPP模块、SCSE注...
