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发明专利
已授权
一种基于YOLOv7网络对密集小目标的检测方法及系统
📄 申请号:CN202310927039.7
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2023-07-27
公开号
CN116935038B
公开日
2026-05-01
申请人
鲁东大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_25
IPC 分类号
G06V10_25
,
G06V10_26
,
G06V10_77
,
G06V10_774
,
G06V10_80
,
G06V10_82
,
G06V20_70
,
G06N3_045
,
G06N3_0464
,
G06N3_048
,
G06N3_082
,
技术画像
所属领域
目标检测
目标检测
深度学习
计算机视觉
应用场景
安防监控, 智能交通, 工业检测, 无人机巡检, 自动驾驶
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摘要
本发明公开了一种基于YOLOv7网络对密集小目标的检测方法及系统,属于密集小目标检测技术领域,包括:在YOLOv7网络框架中加入了SODL小目标检测网络和ACBAM自适应池化注意力模块,提高了检测准确率和效率,有助于解决当小目标分布密集时造成类内遮挡,无法准确检测的问题;通过对图片中的小目标进行检测,可以直接标记出图片中小目标的位置。本发明对小目标相互遮挡情况下的漏检数量大大减少,使网络能够更加关注目标区域,有助于网络更好地处理和识别遮挡物体,可以有效地提高小目标的检测精确度和效率,达到了良好的实际应用效果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于点击化学和氧化石墨烯检测碱性磷酸酶的方法
当前第 / 件
一种带有检测功能的污水净化处理装置
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