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：南昌大学
摘要：本发明公开了一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法及系统，涉及森林火灾检测技术领域，该训练方法包括：获取关于森林火灾的初始图像数据集并进行数据增强；构建StarELAN网络，将StarELAN网络作为YOLOv9模型中特征提取的主网络，并对YOLOv9模型进行缩小调整，以轻量化YOLOv9模型；在轻量化的YOLOv9模型中增设小目标检测头，并在所有检测头中引入LSK注意力机制，以捕捉小目标森林火灾；构建Inner‑CIoU损失函数，并作为轻量级小目标森林火灾检测模型的最终损失函数；根据该损失函数，将数据增强后的初始图像数据集对轻量级小目标森林火灾检测模型进行检测训练。因此，基于该训练方法得到森林火灾检测模型能够快速准确地对小目标森林火灾进行检测。
主权项：1.一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取关于森林火灾的初始图像数据集，并对所述初始图像数据集进行数据增强；构建StarELAN网络，将所述StarELAN网络作为YOLOv9模型中特征提取的主网络，并对YOLOv9模型进行缩小调整，以轻量化所述YOLOv9模型；所述StarELAN网络为包括1*1逐点卷积、批归一化、SiLU激活函数、特征分割、BandBlock结构处理以及通过通道维度相乘的特征融合的特征提取网络，所述BandBlock结构为包括1*7和7*1条形卷积、批归一化和SiLU激活函数的特定卷积神经网络结构；在轻量化的所述YOLOv9模型中增设小目标检测头，并在所有检测头中引入LSK注意力机制，以捕捉小目标森林火灾；构建Inner-CIoU损失函数，将所述Inner-CIoU损失函数作为轻量级小目标森林火灾检测模型的最终损失函数；根据所述Inner-CIoU损失函数，将数据增强后的所述初始图像数据集对所述轻量级小目标森林火灾检测模型进行检测训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法及系统
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