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恭喜電子科技大學(xué)長三角研究院(湖州)劉偉獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜電子科技大學(xué)長三角研究院(湖州)申請的專利一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114565753B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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?zhí)?專利號為:202210159521.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/25;該發(fā)明授權(quán)一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法是由劉偉;方黎勇;范崢榮;李昊設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-02-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明提出了一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法,包括以下步驟:S1,對采集的圖形進行預(yù)處理,生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集;S2,構(gòu)建用于小目標識別模型,所述小目標識別模型輸入為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),所述目標識別模型輸出為目標識別結(jié)果;所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù),所述測試數(shù)據(jù)為所述測試數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù);S3,輸入所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述小目標識別模型進行訓(xùn)練;S4,輸入所述測試數(shù)據(jù)對所述小目標識別模型進行測試。本發(fā)明能夠精準識別移動的小目標物體,且在保證檢測準確率的同時提高了檢測效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于改進YOLOv4網(wǎng)絡(luò)的無人機小目標識別方法,其特征在于,包括以下步驟:S1,對采集的圖形進行預(yù)處理,生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集;S2,構(gòu)建小目標識別模型,所述小目標識別模型輸入為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),所述小目標識別模型輸出為目標識別結(jié)果;所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù),所述測試數(shù)據(jù)為所述測試數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù);S3,輸入所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述小目標識別模型進行訓(xùn)練;S4,輸入所述測試數(shù)據(jù)對所述小目標識別模型進行測試;所述小目標識別模型包括:主干網(wǎng)絡(luò)、特征提取網(wǎng)絡(luò)、檢測頭網(wǎng)絡(luò),主干網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸出端與特征提取網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入端相連,特征提取網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸出端與檢測頭網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入端相連,所述主干網(wǎng)絡(luò)采用2個CSP結(jié)構(gòu)用于特征提取,所述CSP結(jié)構(gòu)由4個CBL和一個Resunit以及一個concat組成,concat層融合第一個CBL和第三個CBL輸出的特征圖;所述Resunit包括一個深度可分離卷積層DW;和采用剪枝技術(shù)剔除所述特征提取網(wǎng)絡(luò)中特征融合網(wǎng)絡(luò)的層數(shù),使所述特征融合網(wǎng)絡(luò)為16層;所述特征融合網(wǎng)絡(luò)包括:將主干網(wǎng)絡(luò)的輸出特征圖與特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的特征圖進行上采樣再進行特征融合;所述檢測頭網(wǎng)絡(luò)包括:采用輸出的特征圖分辨率為輸入圖像分辨率的檢測頭。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人電子科技大學(xué)長三角研究院(湖州),其通訊地址為:313001 浙江省湖州市西塞山路819號南太湖科技創(chuàng)新綜合體B2幢8層;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)”。

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