申请/专利权人：武汉科技大学

申请日：2023-08-17

公开（公告）日：2023-11-10

公开（公告）号：CN117036817A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.28#实质审查的生效;2023.11.10#公开

摘要：本发明属于深度学习目标检测技术领域，公开了一种雾天目标检测方法、系统、计算机设备、存储介质及终端，采用的是YOLOv5检测框架，通过使用解耦头DecoupledHead代替原YOLOv5头部，弱化分类与回归任务之间的矛盾，在YOLOv5颈部融入ECA注意力机制，增强网络模型的特征表达能力；用C3TR替换第四个C3模块，捕获全局信息。将SPPF替换为SPPCSPC，提高模型的检测能力；改进后的算法在评价指标上相较于原算法均有提升。P、R、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别达到83.8％、69.3％、75.4％、49.4％相比与原算法提升了0.2％、2.6％、1.7％和1.1％。

主权项：1.一种雾天目标检测方法，其特征在于，所述雾天目标检测方法采用YOLOv5检测框架，通过使用解耦头DecoupledHead代替原YOLOv5头部；在YOLOv5颈部融入ECA注意力机制；用C3TR替换第四个C3模块。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉科技大学 雾天目标检测方法、系统、计算机设备、存储介质及终端

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