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公开(公告)号:CN114548223A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210055487.8
申请日:2022-01-18
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种适用小目标检测的改进型YOLOv4网络结构:包括两部分改进,一部分为在YOLOv4网络结构中增加一层特征检测层,具体为将原PANet网络中输出的特征图N2上采样后,与CSPDarknet53网络中提取的特征图P2进行融合并卷积,以此作为第四层特征检测层;另一部分为将原YOLOv4网络结构中的SPP模块替换为ASPP模块。本发明一方面通过新增第四层特征检测层,提取更浅层特征信息,另一方面通过融合ASPP模块,聚合多尺度上下文信息;最终提升YOLOv4神经网络对小尺寸目标的识别能力。
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公开(公告)号:CN114548269A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210160471.3
申请日:2022-02-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06K9/62 , G06N20/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于Focal‑EIOU的YOLOv4目标检测算法包括如下步骤:本发明训练过程采用了平滑标签以及余弦退火算法优化学习率,并基于CIOU的预测框损失函数存在的问题,采用Focal‑EIOU损失函数代替CIOU进行网络训练,能够加速收敛,使目标定位效果更好。利用迁移学习的思想,将训练分为两个阶段,分别是冻结阶段和解冻阶段,这一的训练方式有利于加快训练速度,也可以在训练初期防止权值被破坏。
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公开(公告)号:CN113810681A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202111090897.8
申请日:2021-09-17
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于置信度时间相关性的视频流目标检测方法包括如下步骤:将视频流的连续帧图片输入卷积神经网络,输出每张帧图片中的每个对象的置信度;根据置信度,判断对应对象是否为错检目标或漏检目标;根据错检目标和漏检目标在所有帧图片中的置信度时间序列,利用数据预测处理方法对错检目标和漏检目标的置信度进行矫正;根据矫正后的错检目标和漏检目标的置信度,对错检目标和漏检目标重新进行判断。本发明能够在对视频流进行连续检测的过程中,针对异常检测数据,对置信度较低的漏检目标进行预测矫正、对错检数据的置信度进行抑制,从而降低目标检测漏检率和错检率,提高了目标检测的准确性。
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公开(公告)号:CN205644737U
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201620461831.3
申请日:2016-05-20
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本实用新型属于硬币的处理装置技术领域,具体是一种硬币分类机,长方体机箱内部设置有三块隔板,进币漏斗固定在机箱的顶部,进币漏斗的管状部底端封闭部上侧设置有出币槽,第二隔板上设置有接币漏斗,第三隔板上位于接币漏斗的正下方出设置有压力传感器,压力传感器的一端连接到三个推币装置,压力传感器的另一端还设置有三个硬币流出孔,相应的,三个硬币流出孔连接到三个硬币收集桶,第三隔板上还设置有单片机,单片机连接到压力传感器和三个推币装置,本实用新型解决了人工分类硬币效率低下的问题,相对于同类硬币分类机器,本实用新型是基于单片机技术的,实现了硬币分类全自动化,且具有制造成本低廉、操作简单、效率高等优点。
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