一种基于YOLOv5算法的机载热成像野生动物物种分类方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLOv5算法的机载热成像野生动物物种分类方法，包括以下步骤：获取红外热成像的野生动物监测影像，将预处理后的所述野生动物监测影像输入至训练好的物种分类模型中进行物种分类，获得分类结果；所述物种分类模型是将YOLOv5算法模型中除主干网络的CSP结构内部以外的所有卷积层均替换为Ghost模块，并在主干网络中添加注意力机制模块SE，建成物种分类模型。本发明有效减小了模型的体量，参数更小，有效提高了计算效率及其准确率，为现有技术中的野生动物物种分类提供了新的方法。