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

技术画像

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

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

¥12000.0
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:26 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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