公开(公告)号：CN113128465A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110508078.4

申请日：2021-05-11

Applicant: 济南大学

Inventor： 李忠涛 ,  袁朕鑫 ,  赵帅 ,  赵富 ,  孙豪坤 ,  菅国栋 ,  李帅 ,  姜琳琳 ,  肖鑫 ,  程衍泽 ,  张玉璘 ,  赵秀阳 ,  孔祥玉 ,  郭庆北 ,  王凯

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对工业场景基于改进YOLOv4的小目标检测方法，包括以下步骤：通过工业摄像头采集现场数据集；对采集数据集进行标注，划分训练集和测试集；通过K‑Means++聚类算法，对数据集中真实目标框计算出针对本数据集的不同大小的先验框大小；对YOLOv4模型中网络进行修改，得到YOLOv4‑head2网络模型；将训练集输入YOLOv4‑head2模型训练，并使用验证集不断优化模型效果；在YOLOv4的特征融合层，添加与低特征层的特征融合，得到YOLOv4‑head2‑L网络结构；将评价较高的模型经过转换，采用TensorRT技术进行前向推理以达到提高检测速度和部署小型边缘计算设备目标。本发明具备保留与真实目标尺度接近的检测尺度，充分利用模型的网络结构，充分计算，增加低层和高层的跨层连接，更加轻量和简洁高效的优点。