公开(公告)号：CN119314141A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411277361.0

申请日：2024-09-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李艳生 ,  肖凌励 ,  何元浩 ,  杨美美

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度注意力机制的轻量化停车检测方法，属于图像处理及目标检测技术领域。其包括：获取停车位数据集，并对数据集进行预处理；构建轻量化YOLOv8网络结构，其中，在Backbone层至少包括若干MobileNetV3模块以及若干C2f_ScConv模块；在Neck层的C2f模块与Detect模块之间引入EMA注意力机制；建立针对轻量化YOLOv8网络结构的损失函数WIoU v3；对上述网络进行训练得到轻量化停车检测模型，通过轻量化停车检测模型实时检测停车位状态。本发明在提升目标检测精度和鲁棒性的同时降低模型训练和检测的运算成本和运算时间，实现停车位状态检测的轻量化和准确化。

公开(公告)号：CN119169560A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411277366.3

申请日：2024-09-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李艳生 ,  何元浩 ,  肖凌励 ,  杨美美

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种面向巡检机器人的垃圾满溢快速检测处理方法及系统，属于巡检机器人图像处理以及目标检测识别技术领域。该系统用于执行该方法，包括：通过巡检机器人采集道路垃圾桶图像数据，并对数据进行预处理；构建轻量化模型网络，其至少包括幻影卷积GhostConv模块以及若干C2f_EMA模块；采用改进的损失函数作为构建的轻量化模型网络的损失函数；采用预处理后的图像数据对构建的轻量化模型网络进行训练，得到垃圾满溢快速检测模型；将垃圾满溢快速检测模型搭载于巡检机器人，对巡检机器人实时采集的图像进行垃圾满溢检测。本发明在具有更优的轻量化性能的同时，也具有更高的精准度。