公开(公告)号：CN114332780A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111446808.9

申请日：2021-11-30

Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司 ,  北京易华录信息技术股份有限公司

Inventor： 张天麒 ,  张星 ,  吕晓鹏 ,  晏小云 ,  张睿 ,  朱安琪

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种针对小目标的交通人车非目标检测方法，先获取待训练的交通图像样本集；再针对小目标的数据进行数据增强；继而构建基于yolov5的小目标检测网络，将带标签的图像样本集输入神经网络中，根据损失值对网络参数的偏导更新神经网络的参数权重，当损失值最小时，得到训练好的针对小目标的人车非目标检测模型；最后将待检测的交通图片输入检测模型中，输出图像中各目标的类别、置信度和四个位置坐标。本发明通过使用针对小目标的数据增强方法以及构造基于注意力机制的特征融合模块，基于YOLOV5检测网络实现对交通人车非目标的实时检测，大幅度提升了小目标的检出率和检测准确性。

公开(公告)号：CN113869192A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111131007.3

申请日：2021-09-26

Applicant: 无锡数据湖信息技术有限公司

Inventor： 赵泽园 ,  高于超 ,  张星 ,  刘树青 ,  邓立鹏 ,  吕晓鹏 ,  晏小云 ,  惠峰涛 ,  张睿

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/00

Abstract: 发明涉及路面识别方法领域，尤其是道路路面病害智能识别方法。该方法的步骤为：a)使用摄像头采集道路的视频数据；b)对视频数据进行抽帧，挑选出清晰易辨的路面图片；c)将路面图片中显示存在的路面病害标记其位置和类别，构成数据集；d)将数据集以随机抽取的方式按照一定比例划分为训练集、验证集、测试集；e)对训练集使用复制黏贴数据增强策略，并对路面病害识别模型训练；f)对路面病害进行识别。本发明通过运载摄像头拍摄采集道路路面图像，采用深度学习技术，对道路病害进行识别。针对道路病害类别不均衡和遮挡严重的现象，提出了改进型的RetinaNet来进行模型训练，从而提高了道路病害的识别效率。