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申请/专利权人：江苏国信靖江发电有限公司
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv5的电厂捞渣机异常检测方法，本发明首先采用圆形平滑标签策略，将参数回归转化为分类问题；然后将预处理的样本和标签送入嵌入自适应感受野特征提取模块的ShuffleNetv2进行深层特征提取；此后，将提取的深层特征送入特征金字塔网络和路径聚合网络融合的双向单流金字塔网络中进行特征增强，并通过改进Transformer自注意力机制的融合注意力机制模块提升网络对小目标特征的敏感度和准确度；最后此网络使用focalloss作为分类损失函数来解决正负样本不均衡问题。该方法可以在工业检测领域达到准确性、实时性和泛化性的平衡。
主权项：1.基于改进YOLOv5的电厂捞渣机异常检测方法，其特征在于，包括：步骤1：采用CSL标记策略标记捞渣机挡板角度，得到预处理后的捞渣机样本和标签；步骤2：基于YOLOv5，构建嵌入ARFFE模块的ShuffleNetv2模型作为工业级轻量特征提取网络；将所述预处理后的捞渣机样本和标签送入所述嵌入ARFFE模块的ShuffleNetv2模型进行特征提取，得到捞渣机深层特征；步骤3：构建特征金字塔网络和路径聚合网络融合的DFU-FPN网络作为特征增强网络；步骤4：将包含坐标注意力和改进的多头自注意力FAM嵌入所述DFU-FPN网络，得到嵌入FAM的特征增强网络，进而将所述捞渣机深层特征送入FAM的特征增强网络，得到捞渣机感兴趣区域增强特征；步骤5：改进的YOLOv5网络最终输出捞渣机检测矩形框参数和异常情况识别结果，其中所述矩形检测框参数包括中心点横、纵坐标值和其宽、高值以及置信度大小。
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权利要求：
百度查询： 江苏国信靖江发电有限公司 基于改进YOLOv5的电厂捞渣机异常检测方法
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