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公开(公告)号:CN119600257A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411634238.X
申请日:2024-11-15
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南京南瑞瑞腾科技有限责任公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的融合注意力机制的改进YOLOv7火焰检测方法、系统,该方法包括:采集火焰和非火焰图像,对火焰和非火焰图像进行预处理,并基于预处理后的火焰图像和非火焰图像构建火焰检测数据集,对火焰检测数据集标注和划分;对原始的YOLOv7网络模型优化,得到改进的YOLOv7网络模型;利用训练集对改进的YOLOv7网络模型进行训练,训练过程中利用验证集调整模型超参数,得到火焰检测模型;利用测试集评估火焰检测模型的性能;将火焰检测模型部署在配电站的监控摄像头中,利用模型对配电站内火焰进行实时监控和报警。本发明能够解决现有技术中模型的轻量化与检测精度相互制衡,不易满足实际应用需求的技术问题。
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公开(公告)号:CN119600258A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411634393.1
申请日:2024-11-15
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南京南瑞瑞腾科技有限责任公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的改进YOLOv8小目标检测方法、系统,包括:采集小目标图片和包含小目标的监控视频数据,对监控视频数据预处理后构建小目标数据集,对小目标数据集标注和划分;对原始的YOLOv8网络模型优化得到改进的YOLOv8网络模型;利用训练集对模型训练,训练过程中利用验证集调整模型超参数,得到小目标检测模型;利用测试集评估小目标检测模型的性能;将小目标检测模型部署在监控摄像头中,利用小目标检测模型对出现在监控摄像头监测范围内的小目标进行实时监控和报警。本发明能够解决现有技术由于老鼠成像面积小、被遮挡和夜间轮廓纹理不清晰导致检测准确率下降,难以满足实际应用需求的技术问题。
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