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公开(公告)号:CN118397542A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410513930.0
申请日:2024-04-26
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于改进YOLOv9电焊施工场景下灭火器的检测方法,包括:利用训练数据集对改进后的YOLOv9目标检测算法进行训练,该算法为在原始算法的基础上,将Backbone主干网中的部分RepNCSPELAN4模块替换为C3Attention模块,其中C3Attention是C3模块融合了SE注意力机制提高骨干网络中的目标检测能力和效率,并且在Head中分别融入了SE注意力机制、LSKBlock,根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失,并利用预测损失对目标检测模型进行优化,重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型;本发明能够保证检测速度的实时性,同时充分提取浅层信息,加强对灭火器的检测效果,进一步提高了模型检测精度。
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公开(公告)号:CN118570839A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410699988.9
申请日:2024-05-31
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/25
摘要: 本发明公开了一种叉车搭载人员检测方法,通过对YOLOv9目标检测算法进行改进并训练加以实现,改进方法包括:在原始算法的基础上构建自定义RN4_SCConv模块并替换Backbone中的第三层、第五层RepNCSPELAN4模块,将ADown下采样模块引入SPDconv构建自定义SPD_ADown模块并替换Backbone、Head中的ADown模块,对Backbone和Head部分引入iRMB倒置残差块注意力机制,采用自定义损失函数ISCIoU,根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失,并利用预测损失对目标检测模型进行优化,重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型;本发明在原有模型基础上,在保证实时检测速度的同时,加强对叉车搭载人员的检测效果,检测精度在叉车搭载人员的数据集中提高了4.9%。
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