发明专利 已授权

一种融合坐标注意力机制和改进组合卷积的YOLOv4识别方法

📄 申请号:CN202210864608.3 📄 发布日:2026/11/10

著录项目信息

申请日
2022-07-21
公开号
CN115223163B
公开日
2026-02-13
申请人
河南科技大学
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

图像目标检测, 视频监控, 工业视觉检测, 智能安防, 自动驾驶感知

摘要

一种融合坐标注意力机制和组合卷积的YOLOv4识别方法,基于YOLOv4模型进行识别,选用GhostNet特征提取网络代替CSPDarkNet53作为YOLOv4骨干网络,采用通过少量计算生成大量特征图的结构,使用更低成本计算量获取特征层中冗余信息,减少模型参数量和计算量;引入坐标注意力机制增强对目标细粒性特征的提取;设计改进组合卷积模块节省计算能力,防止有效特征丢失,提高识别精度。改进YOLOv4模型对果实的识别准确率可达99.23%,可满足自然环境下果实识别精度与速度的需求,为采摘机器人快速精准作业提供保障。

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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

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:3 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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