公开(公告)号：CN116310361A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211088733.6

申请日：2022-09-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 魏新池 ,  郑钰辉

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 一种基于改进YOLOv4‑tiny的多尺度目标检测方法，在YOLOv4‑tiny的主干特征提取网络之后引入快速空间金字塔池化结构，丰富小目标的空间特征信息，实现局部特征和全局特征的融合；将YOLOv4‑tiny算法的FPN网络改进为三层的路径增强特征金字塔网络，提升对不同尺度目标的检测能力，同时在浅层增加一个预测输出头，提高小目标的识别率；引入通道注意力机制，使网络更加关注待检测目标，提高检测精度。本发明的方法在精度上比YOLOv4‑tiny提升了12map@0.5和13.98map@0.5:0.95，在推理速度上比YOLOv4提升了132FPS，在多尺度目标检测任务中有一定的实用性。

公开(公告)号：CN115457395A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211155626.0

申请日：2022-09-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 魏新池 ,  郑钰辉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法，包括：获取遥感数据；将遥感数据中的图片输入训练好的遥感目标检测模型；根据模型的输出，确定遥感目标检测结果；模型的构建训练方法包括：获取数据集，使用Kmeans聚类算法对数据集作聚类处理，获得一组锚框；构建主干网络提取特征图；在主干网络后构建快速空间金字塔池化结构进行特征融合；构建三层的加强特征提取网络BiFPN，融合浅层特征图的空间信息与深层特征图的语义信息；在BiFPN后构建通道注意力模块ECA；在ECA后构建三个预测输出头，进行预测；利用数据集及锚框训练并评估模型。网络参数少计算量小，提高了检测精度的同时满足了实时性。

公开(公告)号：CN117132943A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311362168.2

申请日：2023-10-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 魏新池 ,  郑钰辉

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种安全帽佩戴检测方法、装置、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：构建安全帽佩戴数据集；根据所述安全帽佩戴数据集，对预构建的安全帽佩戴检测模型进行训练，获取训练好的安全帽佩戴检测模型；将待测数据输入至训练好的安全帽佩戴检测模型进行检测，并利用非极大值抑制和软非极大值抑制滤除冗余检测框，获取安全帽佩戴检测结果；其中，所述安全帽佩戴检测模型是根据预获取的YOLOv5s模型改进获取的。该方法能够缓解目标遮挡问题，提高安全帽佩戴检测的精度。