公开(公告)号：CN116524451A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202210061064.7

申请日：2022-01-19

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 叶涛 ,  赵宗扬 ,  郑志康 ,  陈浩然

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和目标检测结合的轨道障碍物检测方法，涉及计算机视觉领域。在构建了真实场景下的轨道交通数据库后，首先对YOLOv3的主干特征提取网络进行修改，使用ResneXt50替换原Resnet50网络，使得模型的特征提取能力更强；然后采用自适应特征融合优化方法，更为精准地检测不同尺度的目标，在保证算法实时性的同时大幅度提升算法检测性能；最后在各个检测端使用注意力机制整合不同的通道信息，并采用CIOU损失函数更为精准的回归预测框，使得检测精度进一步提高。该方法在保证算法检测速度的同时，实现了对铁路障碍物尤其是小目标进行精准高效地检测，以确保行车安全。

公开(公告)号：CN117789057A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202211140141.4

申请日：2022-09-19

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 叶涛 ,  秦文阳 ,  郑志康 ,  李允旺

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征的无人机图像旋转目标检测方法，涉及计算机视觉领域。在构建了无人机航拍图像旋转目标检测数据集后，首先基于ResNet50结构设计主干特征提取网络，使得模型的特征提取能力更强；然后使用多尺度特征融合模块提升算法的多尺度目标检测能力；最后使用旋转区域提案模块在多尺度特征融合模块的不同尺度输出特征图上生成旋转区域提案，实现对旋转目标的方向检测和提高对密集目标的识别能力。该方法可以准确地检测到无人机航拍图像中的典型地面目标，满足无人机在灾后搜救和城市巡逻等复杂场景下的自动目标检测需要。