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申请/专利权人：南宁师范大学
摘要：本发明公开了一种监控视频图像的轻量化目标检测方法，包括：获取视频图像；对视频图像进行预处理；利用基于YOLOv5s改进得到的轻量化图像目标检测模型进行图像目标检测；其中，基于YOLOv5s改进得到轻量化图像目标检测模型的方法包括：利用YOLOv5s为基础网络，采用改进的空间金字塔结构SPPF‑A模块来优化多尺度特征提取能力，采用一种残差特征提取模块DSF模块减少模型计算量，并引入DecoupledHead和CARAFE模块，以提高图片特征提取和融合能力，最后引入剪枝与知识蒸馏对模型进行轻量化。本发明可显著提高监控视频图像目标检测的准确性和检测速度。
主权项：1.一种监控视频图像的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括：获取视频图像；对视频图像进行预处理；利用基于YOLOv5s改进得到的轻量化图像目标检测模型进行图像目标检测；其中，基于YOLOv5s改进得到轻量化图像目标检测模型的方法包括：将YOLOv5s主干网络中的SPPF模块更换为SPPF-A模块，并在SPPF-A模块前插入CBAM模块；所述SPPF-A模块包括串联的Conv模块、MPC模块和Conv模块，所述MPC模块包括：串联的第一池化层、第二池化层和第三池化层，用于将第一池化层得到特征和第三池化层得到特征进行融合的第一融合层，与第一融合层串联的第四池化层，以及将第一池化层之前的特征和第一池化层至第四池化层分别得到的特征均融合的第二融合层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南宁师范大学 监控视频图像的轻量化目标检测方法
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