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【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2～4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLO... 相似文献
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为了探寻降解家禽羽毛角蛋白的微生物资源,利用富集及驯化培养的方法,从家禽养殖场长期堆积废弃羽毛的土壤中,分离能够有效降解羽毛角蛋白的细菌,并对其降解效果进行初步研究,结果分离筛选出1株能以羽毛角蛋白为唯一碳氮源的菌株N01。经形态特征观察,生理生化特征鉴定和16SrDNA序列分析,初步鉴定其属于节杆菌属。系统发育树显示,该菌株与金黄色节杆菌(Arthrobacter aurescens)的相似性最高,达99%,因而确定其为金黄色节杆菌。该菌株经过72h发酵,对羽毛角蛋白的降解率达75%,表明该菌株对羽毛角蛋白有明显的降解作用。该菌株的分离鉴定为微生物降解利用家禽羽毛角蛋白提供了新的种质资源。 相似文献
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