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龍圖騰網(wǎng)恭喜華南師范大學(xué);廣州華鉆電子科技有限公司申請(qǐng)的專利目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113869248B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111164524.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由白鵬飛;馬浩楠;覃元鋒;李世曉;杜鵬淵;羅玉浩;唐亦凡;周國(guó)富設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的目標(biāo)檢測(cè)方法包括獲取參考圖像，其中，參考圖像包括霧天圖像；對(duì)霧天圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)霧天圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的比例將標(biāo)準(zhǔn)霧天圖像劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；根據(jù)訓(xùn)練集對(duì)改進(jìn)的YOLOv5模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的檢測(cè)模型，其中，改進(jìn)后的YOLOv5模型為在原始YOLOv5模型的基礎(chǔ)上對(duì)特征融合層進(jìn)行改進(jìn)后的模型；根據(jù)驗(yàn)證集和測(cè)試集對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，確定最優(yōu)檢測(cè)模型；根據(jù)最優(yōu)檢測(cè)模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到車輛數(shù)據(jù)和行人數(shù)據(jù)。這種方法能夠減少場(chǎng)景誤檢和漏檢率，提高檢測(cè)精確度。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取參考圖像，其中，所述參考圖像包括霧天圖像；對(duì)所述霧天圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)霧天圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的比例將所述標(biāo)準(zhǔn)霧天圖像劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)改進(jìn)的YOLOv5模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的檢測(cè)模型，其中，所述改進(jìn)后的YOLOv5模型為在原始YOLOv5模型的基礎(chǔ)上用FPG特征融合結(jié)構(gòu)替換所述原始YOLOv5模型的PANet網(wǎng)絡(luò)得到的模型，所述FPG特征融合結(jié)構(gòu)將特征尺度空間表示為平行的自下而上路徑的規(guī)則網(wǎng)格；根據(jù)所述驗(yàn)證集和所述測(cè)試集對(duì)所述檢測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，確定最優(yōu)檢測(cè)模型；根據(jù)所述最優(yōu)檢測(cè)模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到車輛數(shù)據(jù)和行人數(shù)據(jù)；其中，所述根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)改進(jìn)的YOLOv5模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的檢測(cè)模型，包括：將所述訓(xùn)練集的圖像輸入至所述改進(jìn)的YOLOv5模型的CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，生成三個(gè)第一特征層；將所述第一特征層輸入到所述改進(jìn)的YOLOv5模型的FPG特征融合結(jié)構(gòu)，得到三個(gè)第二特征層，其中，所述FPG特征融合結(jié)構(gòu)包括多個(gè)路徑通路通道，每個(gè)第一特征層在各自的層級(jí)上依次經(jīng)過(guò)多個(gè)路徑通路通道，所述FPG特征融合結(jié)構(gòu)還包括：在相同層級(jí)的相鄰?fù)分g建立的橫向連接、在不同層級(jí)的同一通路上建立的自底向上連接、在不同層級(jí)的相鄰?fù)ǖ乐g建立的整合向下連接、在相同層級(jí)的首個(gè)通路和除首個(gè)通路之外的剩余通路之間建立的跳躍連接；根據(jù)第二特征層，確定邊界框列表中的邊界框及每一邊界框?qū)?yīng)的置信度；采用非極大值抑制法對(duì)所述邊界框進(jìn)行篩選，得到最終的邊界框。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華南師范大學(xué);廣州華鉆電子科技有限公司，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市番禺區(qū)外環(huán)西路378號(hào)華南師范大學(xué)華南先進(jìn)光電子研究院；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。