【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种新型的密集物群监测技术，尤其涉及一种基于多级注意力算法的密集物群监测系统。
技术介绍
1、无论何时何地，物群的大量聚集都会带来一定的安全隐患。物群不仅仅包含动物群体、物体群体，也包括人群。物群的监测可以及时了解场景中动植物的数量以及分布情况，也可以监测拥挤的人群，防止带来安全隐患。目前社会迫切需要一款能够及时监管物群的系统，提供及时有效的预警。
2、如今的物群监管系统仍然需要以人工值守的方式进行，然而这种人工监管的方式往往会带着监管人的主观判断，判断方式不够客观。并且随着需要监管地点的增加，需要大量人力资源进行监管与维护，甚至在一些场景中，一个人需要同时监管多个地点，这对人的精力也是一场考验。因此，一款密集物群监测系统有极大的应用空间。
3、随着近些年以深度学习为核心的人工智能技术的突破与快速发展，使用深度神经网络进行图像乃至视频处理的方式已经得到了业内的广泛认可。在深度神经网络的计算中，引入适当的注意力机制能够使神经网络模型更具灵活性，在计算层面上适应各类场景的检测。
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【技术保护点】
1.一种基于多级注意力算法的密集物群监测系统，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的嵌入式计算平台，其特征在于，所述的嵌入式计算平台为运行linux系统的基于ARM的微型电脑主板，包括但不限于树莓派、Jetson nano。
3.如权利要求1所述的多级注意力算法，其特征在于，所述多级注意力算法结构为经过将特征图按通道分割至多分支卷积，不同分支所得结果进行堆叠并进行特征洗牌，利用一维卷积提取感受野及通道的混合注意力，采用二维卷积的方式融合空间注意力。
4.如权利要求1所述的Web服务器对分析图进行数据解析，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多级注意力算法的密集物群监测系统，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的嵌入式计算平台，其特征在于，所述的嵌入式计算平台为运行linux系统的基于arm的微型电脑主板，包括但不限于树莓派、jetson nano。
3.如权利要求1所述的多级注意力算法，其特征在于，所述多级注意力算法结构为经过将特征图按通道分割至多分支卷积，不同分支所得结果进行堆叠并进行特征洗牌，利用一维卷积提取感受野及通道的混合注...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯逸洲，罗笑南，徐颂华，陈瑞爱，
申请(专利权)人：岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心，
类型：发明
国别省市：
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