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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261900A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T5/10;G06N3/0464;G06N3/045;G06V10/80;G06V10/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明请求保护一种基于多头注意力和BIFPN改进YOLOv7算法的毫米波违禁品检测方法，属于图像处理技术领域。该方法步骤如下：S1：使用毫米波雷达主动捕获目标回波，再利用距离徙动算法RMA重建目标的毫米波三维图像，并通过在距离向上投影得到二维毫米波图像；S2：将毫米波图像输入到经过训练的改进的YOLOv7网络中进行图像预处理与特征提取；所述改进的YOLOv7网络引入了多头注意力和BIFPN加权双向特征金字塔网络；S3：根据网络输出层获取的目标位置和类别等特征提取信息进行违禁品目标检测与识别；S4：根据获取的违禁品检测识别信息，自动生成带有标注的违禁品检测结果，包括目标类别、坐标和置信度。该系统相较于传统违禁品检测方法和传统毫米波图像识别方法具有训练速度快、效率高、结果分辨率高、识别准确率高等优点。
主权项：1.一种基于多头注意力和BIFPN改进YOLOv7的毫米波违禁品检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用毫米波雷达主动捕获目标回波，再利用距离徙动算法RMA重建目标的毫米波三维图像，并通过在距离向上投影得到二维毫米波图像；S2：将毫米波图像输入到经过训练的改进的YOLOv7网络中进行图像预处理与特征提取，所述改进的YOLOv7网络引入了多头注意力和BIFPN加权双向特征金字塔网络；S3：根据网络输出层获取的特征提取信息进行违禁品目标检测与识别；S4：根据获取的违禁品检测识别信息，自动生成带有标注的违禁品检测结果，包括目标类别、坐标和置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于多头注意力和BIFPN改进YOLO v7的毫米波违禁品检测方法
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