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一种基于IDT-YOLOv5-CBAM混合算法的密集小目标检测方法

Name: 一种基于IDT-YOLOv5-CBAM混合算法的密集小目标检测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 202210829848X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210829848.X 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2022-07-15

公开号

CN115375913B

公开日

2025-08-19

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_44

IPC 分类号

G06V10_44 , G06V10_762 , G06V10_82 , G06V10_26 , G06N3_08 , G06N3_0464 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法目标检测算法

应用场景

智能安防, 工业质检, 遥感监测, 视频监控, 自动驾驶感知

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摘要

本发明公开了一种基于IDT‑YOLOv5‑CBAM混合算法的密集小目标检测方法，采用模糊ISODATA动态聚类的方法对k‑means算法进行优化，避免局部最优解的情况发生；嵌入一个检测层，使得每个gridcell对应到原图中的感受野更小，增强小目标的检测能力；同时，采用并行策略add进行多尺度特征的融合，使它们在拥有高层语义信息的同时，保留了更多的细节信息；在模型中的Neck网络引入CBAM注意力机制模块，实现空间维度和通道维度的全方位兼顾；同时，将上采样更换为反卷积，通过反卷积的学习能力去让网络自己学习如何进行上采样，使之增强对目标图像中小目标的检测效果。本发明能够快速精确并尽可能多地识别出检测目标，极大的降低了模型的漏检率和误检率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115375913B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于遮挡情况下的双孢菇检测方法

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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