龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：陕西理工大学
摘要：本发明属于航拍输电线路鸟巢检测领域，涉及渐进融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测方法及系统。本发明针对原始YOLOv5存在的不足进行了改进通过使用轻量级MobileNetV3网络优化原始模型的骨干网络，可以在小幅度降低算法性能的同时，降低模型的权重与计算量大小，本发明采用AFPN渐进特征金字塔网络，进而提升模型对特征的提取能力，提升非相邻层特征的融合效果。选取MSDA注意力机制，使得算法在被关注的感受野内能够聚合各个尺度上的语义信息，并有效地提取不同尺度的语义信息，以提高算法的检测性能，更进一步提升模型对特征的专注度。
主权项：1.一种渐进融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测方法，具体包括以下步骤：S1、对航拍绝缘子缺陷图像进行预处理：对鸟巢数据集中的原始图像进行数据增强，并进行图像标注构建出新数据集，将所述新数据集进行划分得到训练集、验证集与测试集；S2、对YOLOv5网络模型进行改进：在YOLOv5网络模型的基础上使用MobileNetV3轻量化网络替换YOLOv5原始骨干网络形成MobileNetV3骨干网络，通过添加AFPN模块来改进YOLOv5网络模型的颈部网络特征融合部分，并在MobileNetV3骨干网络及AFPN模块的最后3层的C3模块中添加MSDA注意力机制；S3、训练改进后的YOLOv5网络模型：先将训练集中的图像输入到改进后的YOLOv5网络模型中，并设置训练过程中YOLOv5模型的训练参数，随后输入验证集中的图像验证训练效果；最后输入测试集中的图像对改进后的YOLOv5网络模型进行结果评估，不断改进优化使改进后的YOLOv5网络模型达到最优状态；S4、将待检测的图片输入到待检测的网络模型中，筛选出输电线路中鸟巢的图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西理工大学 渐进融合及多尺度空洞注意力的遮挡鸟巢检测方法及系统
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