公开(公告)号：CN118411630A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410307803.5

申请日：2024-03-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 王建荣 ,  胡冠宇 ,  覃志松 ,  方冠人 ,  刘榕旺

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开一种面向无人机巡检的红外图像目标检测方法，首先构建Yolov5改进模型和面向无人机巡检的红外图像数据集，其中该改进模型在Yolov5基准模型中引入CBAM卷积注意力机制，以增强特征图的通道关联性和感兴趣区域特征，并有效抑制噪声特征的影响；其次，采用K‑Means算法计算红外图像数据集的锚框尺寸，以降低模型对红外目标的漏检率和误检率；然后，通过引入完全交并比定位损失函数和利用面向无人机巡检的红外图像数据集对Yolov5改进模型进行训练；最后，利用训练得到面向无人机巡检的红外图像目标检测模型对图像进行目标检测。本发明在红外图像目标检测方面具有检测速度稳定、定位精度高的特点，适用于无人机巡检任务的红外图像目标检测。