发明专利 已授权

一种基于YOLOv7模型的目标识别方法、系统、电子设备及介质

📄 申请号:CN202310823862.3 📄 发布日:2026/05/28

著录项目信息

申请日
2023-07-06
公开号
CN116977624B
公开日
2024-10-29
申请人
无锡学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 工业质检, 智慧城市, 无人机巡检

摘要

本发明公开了一种基于YOLOv7模型的目标识别方法、系统、电子设备及介质,所述方法包括:S1:获取待识别垃圾图像集;S2:改进YOLOv7模型,所述改进后的YOLOv7模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络;在Backbone网络中,使用多分支堆叠模块ELAN‑GR代替堆叠模块ELAN;在Backbone网络的第一个多分支堆叠模块ELAN‑GR后添加两个依次连接的强全局注意力组合模块CMH,两个依次连接的强全局注意力组合模块CMH作为强位置信息的特征图生成分支B1;S3:采用待识别垃圾图像集对改进YOLOv7模型进行训练;S4:将待测图像输入训练得到的改进YOLOv7模型中,得到识别结果。本发明以YOLOv7模型作为基础识别网络,并对其网络模型结构进行改进,提高了YOLOv7模型的检测精度。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

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