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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202410674679.6 | 专利名称: | 一种基于分层加权特征融合网络的玻璃瓶口检测方法 |
申请日: | 2024-05-28 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00分类检索 计算机视觉专利转让搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 【平台担保交易】 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要:本发明涉及目标检测技术领域,具体公开了一种基于分层加权特征融合网络的玻璃瓶缺陷检测方法,获取不同缺陷的玻璃瓶口图像数据;搭建原始的YOLOv7网络模型,对YOLOv7的网络结构进行改进,在主干特征提取网络中引入CA注意力机制,构建高效层聚合网络S‑ELAN模块替换原有的ELAN;将Neck部分的特征融合网络替换为分层加权的特征融合网络HWFF,对主干网络获得的浅层特征图进行特征融合,选用EIoU作为损失函数进行模型优化;对改进的YOLOv7模型进行训练,利用训练后的模型进行缺陷检测。与现有技术相比,本发明能够提高深度学习技术对玻璃瓶口缺陷检测的准确率,加快检测速度,实验验证相较于原算法提高了4.6个百分点,并且在小缺陷识别上,相较于原算法更准确。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |