公开(公告)号：CN118411330A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410340284.2

申请日：2024-03-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄钰程 ,  刘禹辰 ,  张智渊 ,  史培新 ,  唐强 ,  胡靖

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了一种云边协同的轻型车载路面病害实时检测方法及系统包括，采集路面数据，并基于YOLOv8n的模型架构，创建YOLO‑LFE；引入轻量级网络MobileNetV3作为主干网络，并引入增强感受野模块，设计加强渐近特征金字塔网络；并将YOLO‑LFE和多目标检测模型相结合，避免了同一目标的多次检测；本发明引入轻量级网络MobileNetV3，减少了模型的参数和计算量；并引入增强感受野模块，增强了模型从小物体中提取特征的能力；设计加强渐近特征金字塔网络降低了后续与初级特征融合时语义差距较大的问题；通过对模块之间的改进，解决了现有网络结构大以及传统检测方法无法应用于嵌入式设备的问题。

公开(公告)号：CN116071338A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310133204.1

申请日：2023-02-20

Applicant: 苏州大学

Inventor： 胡靖 ,  陈伟

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOX的钢板表面缺陷检测方法，包括基于YOLOX网络构建缺陷检测模型，初始化epoch、学习率与模型权重；将训练集输入缺陷检测模型，进行预处理后输入骨干网络，经过依次串联的Focus模块与四个darknet模块，输出三个不同大小尺寸的有效特征图；将三个有效特征图分别输入三个对应尺寸大小的CBAM模块中，进行自适应特征修正后，分别输入瓶颈网络的三条支路，每条支路均包括串联的RFB模块与ASPP模块，输出三个增强特征图，分别输入至相对应的解耦头输出预测结果；对预测结果进行解码，利用SimOTA动态匹配正负样本，计算正负样本总损失值，基于总损失值更新模型权重；重复将样本数据输入缺陷检测模型进行训练，直至训练次数达到epoch，输出最终缺陷检测模型。