成果推介 | 一种面向无人机畜牧的图像目标识别方法及装置

农为邦本，本固邦宁。随着农业科技的蓬勃发展，大量先进农业科学技术、高效率农业设备等越来越多地引入到农业生产的各个领域，农业现代化已成不可阻挡之趋势。其中，利用人工智能技术提高农牧业的生产效率是实现农业现代化，解决“三农”问题，全面推进乡村振兴的重要途径之一。

本期“成果推介”栏目将聚焦“面向无人机畜牧的图像目标识别方法及其装置”，这项装置将如何改变农牧业技术难题，为农牧业高质量发展加油助力，我们一起来看！

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所属领域

人工智能、无人机、新农业

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项目介绍

01  市场痛点

当前，目标识别数据集和目标识别模型不能涵盖畜牧业中常见牲畜种类，造成目标检测难度大的问题，不符合畜牧业目标识别应用的实际需求；此外，现有的数据集中目标以大目标和中目标为主，不符合畜牧业中无人机拍摄视频中目标多为小目标的实际情况，导致小目标识别困难，这是畜牧业目标识别亟待解决的问题。

02  解决方案

项目提出了一种面向无人机畜牧的图像目标识别方法及其装置，该成果能够同时识别繁多的中小目标对象，且较为准确高效。此外，还可以处理任意图片、视频的静态或实时监控数据。

图1 野外牲畜无人机巡航监控

图2 山地羊群监控

03  技术优势

本成果利用自建数据集与公开数据集相结合的方式，弥补了畜牧业目标识别领域数据稀缺的不足；通过数据自适应裁剪解决无人机拍摄畜牧业视频图像中目标尺寸差异悬殊的问题；设计的神经网络模型的特征是提取网络和检测头网络，在保证模型尺寸不增的同时，使模型更适应畜牧业视频图像中小目标繁多的情况；包含两种预测方案，符合精确计数与实时监测等多种场景的不同需求，充分体现出成果的实际效益与应用价值。

04  技术成熟度

当前成果模型已成功应用部署于实际项目。

05  市场前景 

人工智能技术的应用将会改变传统的农业生产模式，使得农业生产实现智能化、精准化、有效化和可持续化的目标，是全面推进乡村振兴的重要途径之一。目前，该领域市场需求广阔，据了解，本成果相关智能畜牧技术三年内市场规模超300亿元。

06  知识产权 

申请国家发明专利2项，公开实审中。

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合作需求

1.专利许可或专利转让。

2.与龙头企业开展合作研发。

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团队介绍

本项目的技术负责人为浙江大学“百人计划”入选者、浙江大学杭州国际科创中心生物与分子智造研究院徐仁军教授。曾任全球最大支付网络国际组织研究科学家、数据和人工智能高级总监等职务，浙江省特聘专家，SCI期刊《Big Data Research》(影响因子:3.739)副主编，浙江省人工智能标准委员会委员，中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。长期从事人工智能、迁移学习、大规模预训练模型、以及深度学习与其他领域的产学研交叉研究，在CVPR、IJCAI、TKDE等人工智能顶级会议和期刊发表多篇高水平论文，荣获世界人工智能大会青年优秀论文奖，承担国家工信部、教育部、社科重大、中国计算机学会等多个项目。

联系人：赵老师

联系方式：0571-82990668

邮箱：[e-mail]

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成果推介栏目

内容来源：科研发展部 

本文编辑：孔晓睿

审核：潘怡蒙

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