申请/专利权人：太原科技大学

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117765238A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/82;G06V10/22;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.26#公开

摘要：本发明涉及工件成品堆放识别检测技术领域，公开了一种改进YOLOv5s的工件成品堆放识别检测方法，具体过程为采集成品堆放的图片，将采集的图片输入改进YOLOv5s网络中，输出带有各工件成品位置和类别的图片；改进YOLOv5s网络基于YOLOv5s网络，在Backbone的起始端加入边缘信息融合模块，同时在SPPF模块之后添加MAM多尺度注意力模块；将Neck中的PAN路径聚合结构更换为BiFPN双向特征金字塔结构；最后将IOU_NMS函数更换为DiOU_NMS函数。本发明对YOLOv5s网络进行了改进，在增加少量模型参数量的情况下，提高了检测精度，使得模型更加适合互相遮挡工件成品的识别检测。

主权项：1.基于视觉识别的成品堆放技术，其特征在于：具体过程包括采集堆放在一起的成品图片，在计算机中将采集的图片输入到改进的YOLOv5网络中，输出带有工件位置和种类的成品检测图片；所述改进YOLOv5网络，在Backbone的起始端加入边缘信息融合模块；在Backbone的尾部SPPF模块之后添加MAM多尺度注意力机制；将Neck中的PAN路径聚合网络结构替换为BiFPN双向特征金字塔结构；将IOU_NMS函数更改为改进的DiOU_NMS函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原科技大学 基于视觉识别的成品堆放技术

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