龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：东北林业大学
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230197A
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：一种基于无人机图像的安全帽与反光衣检测方法，它涉及一种安全帽与反光衣检测方法。本发明为了解决无人机航拍图像存在尺幅变化大、目标尺寸小、场景复杂和外界因素多变，导致目标检测人物中容易出现漏检和误检的问题。本发明将CSPDarknet53骨干网络替换为轻量化的MobileNetV3骨干网络，减小网络的参数量和计算量，提升模型的推理速度。为增强网络对多尺度目标的特征提取能力，设计了一个小目标检测层，提升网络对目标物体信息的捕捉能力；在C2f模块中引入EMA注意力机制，提高对重要特征的捕获能力，抑制冗余特征；在Neck部分使用双向特征金字塔网络BiFPN，有效减小因尺度变化和复杂场景对检测结果的影响，提高模型的泛化能力。本发明属于施工安全检测技术领域。
主权项：1.一种基于无人机图像的安全帽与反光衣检测方法，其特征在于：所述一种基于无人机图像的安全帽与反光衣检测方法的步骤包括：步骤1、将CSPDarknet53骨干网络替换为轻量化的MobileNetV3骨干网络，减小网络的参数量和计算量，提升模型的推理速度；步骤2、设计一个小目标检测层，提升网络对目标物体信息的捕捉能力；步骤3、在C2f模块中引入EMA注意力机制，提高对重要特征的捕获能力，抑制冗余特征；步骤4、在Neck部分使用双向特征金字塔网络BiFPN，有效减小因尺度变化和复杂场景对检测结果的影响，提高模型的泛化能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 一种基于无人机图像的安全帽与反光衣检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号