公开(公告)号：CN119672710A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411687707.4

申请日：2024-11-25

Applicant: 安徽大学 ,  深圳国际旅行卫生保健中心(深圳海关口岸门诊部)

Inventor： 苗永春 ,  孙世龙 ,  何建安 ,  赵纯中 ,  张然 ,  朱丽 ,  叶颖 ,  魏良辉

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多通道注意力融合的病媒生物检测方法及系统，其中方法步骤包括：采集病媒生物图片并对其进行预处理，得到处理后数据；基于处理后数据，构建基于多通道注意力融合的病媒生物检测模型；病媒生物检测模型包括：骨干网络、多通道特征增强模块、快速金字塔池化层和双路注意力特征互补模块；利用病媒生物检测模型完成病媒生物检测。本发明可以捕获不同粗细粒度特征信息，增强深层特征图上下文信息；同时，剔除冗余信息和不相关特征信息。本发明还能够有效实现不同尺度下病媒生物的检测，有效捕获病媒生物目标的粗细粒度深层特征，提高了病媒生物检测准确率和性能。

公开(公告)号：CN115760682A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211099425.3

申请日：2022-09-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苗永春 ,  何建安 ,  曹瑞珂 ,  吴军 ,  屈磊 ,  赵纯中

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种多视距下的病媒生物检测方法，包括：获得具有不同视距下的多目标区域的图像数据集；构建多特征激活的卷积神经网络，训练得到病媒生物图像自标定模型；得到已标定的病媒生物图像对应的目标区域，并修正划分为训练集和验证集；用改进的YOLOv5训练，得到训练过程中的最佳病媒生物检测模型；得到量化后的最佳病媒生物检测模型；用量化后的最佳病媒生物检测模型检测的病媒生物图像，识别出病媒生物的类别和准确率，实现病媒生物鉴定。本发明还公开了一种多视距下的病媒生物检测系统。本发明适用于多视距下的病媒生物鉴定，可以在无场景约束下能准确鉴定病媒生物类别，具有较高的鲁棒性能；降低鉴定过程的成本和时间，鉴定结果的准确率更高。