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[发明专利]一种基于YOLOv3的机器人自主分类抓取方法-CN201911159864.7在审
发明人：王太勇;冯志杰;韩文灯;彭鹏;张凌雷 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv3的机器人自主分类抓取方法，其特征在于，采集并构建目标物体样本数据集；对YOLOv3目标检测网络进行训练，得到目标物体识别模型；采集目标物体的彩色图像和深度图像；用训练完成的YOLOv3目标检测网络，对彩色图像进行处理获得待抓取目标物体的类别信息及位置信息，结合深度图像进一步处理获得目标物体的点云信息；对点云信息进行最小包围盒求取，结合PCA算法计算点云的主方向，校准目标物体的本发明采用YOLOv3算法，通过点云预处理和PCA等方法进行物体抓取位姿的估计，从而实现机器人对目标物体分类抓取。
一种基于 yolov3 机器人自主分类抓取方法

[发明专利]一种基于图像暗通道与YoLov3的森林火灾烟雾检测方法-CN202110185747.9在审
发明人：屈耀红;范广沛;张悦;宋雪健 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-02-11 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像暗通道与YoLov3的森林火灾烟雾检测方法，涉及机器视觉和深度学习等领域，解决目前森林烟雾检测手段识别精度低且速度慢等不足。本发明能够利用无人飞行平台，将采集到的实时视频流传送到地面站计算机，采用图像暗通道处理与YoLov3神经网络相结合的方法对森林火灾发生早期的烟雾进行检测。本发明首先收集烟雾视频数据并计算出暗通道的阈值、创建训练数据集，而后搭建YoLov3神经网络模型，且利用创建的数据集对模型进行训练，得到针对烟雾检测的YoLov3神经网络模型，最后对森林火灾烟雾进行实时检测
一种基于图像通道 yolov3 森林火灾烟雾检测方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv3的果树图像小目标检测方法及装置-CN202110434149.0在审
发明人：毛亮;郭子豪;陈鹏飞;杨晓帆 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv3的果树图像小目标检测方法及装置。所述基于改进YOLOv3的果树图像小目标检测方法，包括：对标注有待检测小目标的原始图像进行预处理，得到训练图像，并将所述训练图像收集在训练图像集；分别将YOLOv3的原始传输层和部分下采样层替换为DenseNet，并新增一个特征提取层，构建改进YOLOv3的小目标检测模型；利用所述训练图像集训练所述小目标检测模型，使所述小目标检测模型输出所述待检测小目标的类别及位置；将检测图像输入训练后的小目标检测模型，得到所述检测图像中的小目标的类别及位置
一种基于改进 yolov3 果树图像目标检测方法装置

[发明专利]基于密集连接的Yolov3网络的井下管道异常目标识别方法及系统-CN202110666479.2在审
发明人：胡迪;段章领;徐岳;卫星;王晓南;解天宙;栗浩;王厚斌;罗辉;周行云 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院;合肥工业大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于密集连接的Yolov3网络的井下管道异常目标识别方法，通过改进的密集连接Yolov3网络进行样本处理，确定管道检测点位置，再对检测点对象分类，结果进行三维度映射输出。其中改进Yolov3网络具体处理过程大致如下，先将输入图像进行多特征层的提取，本发明采用密集串联网络进行特征提取。对图像进行卷积，上采样，特征拼接，及用于输出预测结果。本发明的优点是采用改进的Yolov3网络对井下管道巡检图像进行处理，有效的提升了检测准确度，一定程度上保障了检测实时性，提高特征提取能力。
基于密集连接 yolov3 网络井下管道异常目标识别方法系统

[发明专利]一种基于YOLOv3算法的甘蔗茎节识别方法-CN202111019667.2在审
发明人：周德强;陈延祥;赵文博;盛卫锋;左文娟 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于YOLOv3算法的甘蔗茎节识别方法，将YOLOv3算法应用于甘蔗茎节检测及识别领域，并将传统图像算法与深度学习结合，实现甘蔗茎节快速准确的识别，在速度和精度上都具有明显的优势。本发明的识别方法，对于甘蔗茎节的识别流程包括：步骤一，采集甘蔗图像并进行预处理；步骤二，采用YOLOv3网络模型对预处理后的甘蔗图像进行茎节识别；步骤三，采用改进边缘提取算法对步骤二中识别出的甘蔗茎节进行提取本发明的识别方法，先用传统的图像处理方法对图像进行预处理，对输入图像进行纠偏并获取其中的感兴趣区域，然后作为YOLOv3网络的输入使用，能够消除图像倾斜以及复杂背景对于识别的影响，有效提高识别率。
一种基于 yolov3 算法甘蔗识别方法

[发明专利]基于FPGA的YOLOV3硬件加速平台及方法-CN202310598873.6在审
发明人：张宇;高心丹;景维鹏;张凤乔;姜浩然 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F13/28 文献下载
摘要：基于FPGA的YOLOV3硬件加速平台及方法，基于PYNQ的YOLOV3的硬件加速平台及方法。为了解决现有的基于FPGA的YOLOV3运行时存在硬件资源消耗大的问题，以及不能充分进行并行运算和处理速度慢的问题。本发明在PYNQ的平台上，设计数据类型转化核、卷积‑BN‑relu激活函数层加速核，通过AXI4总线将这些IP核连接至ZYNQ核，并针对YOLOV3网络，将该IP的各个加速核代替原网络中的各层，的减轻CPU
基于 fpga yolov3 硬件加速平台方法

[发明专利]一种基于高斯YOLOv3人体检测的变电站辅控防盗报警系统及方法-CN202310065157.1在审
发明人：赵振喜;宋京哲;倪凤祥;周子龙;宋远;路瑶;孙晓菲;刘春生;张东;王朝辉;刘欣;王冠;高峰;徐傲;孙树才 -专利权人：国网吉林省电力有限公司建设分公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G08B13/196 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高斯YOLOv3人体检测的变电站辅控防盗报警系统及方法，该方法包括采用传感器监测警戒区画面；将传感器监测的图像通过无线技术或互联网连接传输到云端的数据中心；数据中心进行预处理后将数据传输到基于高斯YOLOv3的监视系统；在高斯YOLOv3的监视系统中进行进一步的分析和训练，标定边界框；将数据处理结果发送回数据中心，同时判断是否需要发出警报。本发明利用高斯YOLOv3网络模型，对输入图像信息进行识别检测，使原模型获得更高的准确率，很好地解决了信息显示不完整、可视化程度低、无相应报警功能、以及报警不及时等问题。
一种基于 yolov3 人体检测变电站防盗报警系统方法

[发明专利]H型钢表面缺陷检测方法及系统-CN202211610922.5在审
发明人：于海涛;李福龙 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种H型钢表面缺陷检测方法及系统，属于型钢检测技术领域，检测方法包括：构建基于视觉感受野的目标区域推荐网络，并集成YOLOv3目标检测模型；利用深度可分离卷积对YOLOv3目标检测模型进行轻量化处理；构建基于视觉注意力机制的多尺度空间注意力模型和多尺度通道注意力模型，使多尺度空间注意力模型与多尺度通道注意力模型进行级联，得到基于YOLOv3目标检测模型的双重注意力模型；获取H型钢的表面图像，将表面图像输入至YOLOv3目标检测模型，经过轻量化处理及双重注意力模型处理，得到缺陷检测结果；显示缺陷检测结果、调整运行模式、且显示运行状态。
型钢表面缺陷检测方法系统

[发明专利]一种基于智能视频分析的电厂用烟雾监测预警方法及系统-CN202211317542.2在审
发明人：田际;孙伟生;蔡承伟;刘希念;林伟良;单婕;江志宏;黄欢;颜景博;袁方雅;羿应棋;周俊煌;叶伟鑫 -专利权人：华能东莞燃机热电有限责任公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能视频分析的电厂用烟雾监测预警方法及系统，包括将往期电厂烟雾图像收集起来，组成烟雾数据集；建立YOLOv3训练模型，将烟雾数据集分类放入YOLOv3网络中进行训练处理，让YOLOv3训练模型能够快速识别烟雾情况；实时拍摄电厂场景，并逐帧以图片形式将电厂场景放入YOLOv3模型中检测烟雾情况，当监测发生烟雾后，监测装置进行预警处理。
一种基于智能视频分析电厂烟雾监测预警方法系统

[发明专利]一种人脸实时识别方法和装置-CN202010644358.3有效
发明人：聂建平 -专利权人：烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸实时识别方法，包括：将原始数据集基于FaceQnet人脸质量评估模型评估后得到人脸数据训练集；利用所述训练人脸数据，训练优化后的yolov3‑tiny网络模型，得到经过训练的优化yolov3‑tiny网络模型；利用所述经过训练的优化yolov3‑tiny网络模型对待检测图片进行检测，得到每个待检测图片的人脸类别置信度和人脸质量评估分数；利用所述待检测图片的人脸类别置信度和人脸质量评估分数判断是否对所述待检测图片进行人脸识别处理本发明技术方案将FaceQnet与yolov3‑tiny两个模型结合成一个模型，减少AI芯片计算量，从而进一步提高人脸识别的实时性。本发明还提供了相应的人脸实时识别装置。
一种实时识别方法装置

[发明专利]一种基于YOLOV3-tiny的改进目标检测方法-CN201910495809.9有效
发明人：郭烈;何丹妮;赵一兵;秦增科;赵剑;李琳辉;张明恒 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOV3‑tiny的改进目标检测方法，包括以下步骤：确认要检测的目标种类；获取所有目标标注框的宽高占原图宽高的比例数据；用K‑means算法聚类出9个不同大小的锚框；搭建目标检测神经网络本发明采用轻量化目标检测网络YOLOV3‑tiny，计算量小，能够在嵌入式硬件中进行目标检测任务并保证实时性。对于原图大小为416*416的图片，YOLOV3‑tiny网络能被检测出来的最小目标尺寸为16*16；本发明通过在原始YOLOV3‑tiny网络上增加52*52的预测尺度，理论上能被检测出来的最小目标尺寸为
一种基于 yolov3 tiny 改进目标检测方法

[发明专利]基于YOLOv3剪枝网络和深度学习去雾模型的长输管线巡检方法-CN202010173558.5有效
发明人：王伟峰;姚涵文;邓军;李钊;刘强;王志强;张方智;路翠珍;张宝宝;杨博 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明属于一种基于深度学习的图像处理技术，具体涉及基于YOLOv3剪枝网络和深度学习去雾模型的长输管线巡检方法。包括如下步骤：步骤一：构建并训练AOD‑Net去雾网络模型；步骤二：设计YOLOv3主干网络及损失函数；步骤三：通过无人机巡检方式对目标区域进行图像数据采集并进行训练；步骤四：通过基于BN层缩放因子γ剪枝方法对YOLOv3模型压缩和加速推算；步骤五：将AOD‑Net及YOLOv3联合模型部署到无人机嵌入式模块进行目标任务检测；步骤六：将无人机长输管线巡检任务检测结果实时回传至后台系统。
基于 yolov3 剪枝网络深度学习模型管线巡检方法

[发明专利]一种基于yolov3的多目标行人检测跟踪方法-CN202010123538.7在审
发明人：周德龙;朱思聪;张捷;王国华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于yolov3的多目标行人检测跟踪方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：改进的yolov3目标检测子网络，目标检测是基于检测跟踪的基本操作；步骤2：跟踪器的建立，将当前帧的目标与跟踪目标进行数据关联，需要先建立跟踪器；步骤3：数据关联，将当前帧的目标与跟踪目标进行数据关联，一般融合目标的运动信息以及目标的特征信息。本发明针对多目标跟踪中存在的行人小目标易漏检的问题，改进了YOLOv3的网络结构并应用于多目标行人跟踪。
一种基于 yolov3 多目标行人检测跟踪方法

[发明专利]一种基于YoloV3深度学习的双目快速距离测量方法-CN202010053241.8在审
发明人：郎立国;康涛;李旭;张阳 -专利权人：中航华东光电（上海）有限公司
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G01S5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YoloV3深度学习的双目快速距离测量方法，包含以下步骤：A、图像采集；B、双目图像校正；C、目标识别定位；D、立体匹配与视差计算；E、计算实际距离，本发明提出一中基于Yolov3的深度学习的双目快速距离测量方法，在图像校正后，先通过Yolov3进行性目标识别定位，识别出目标并且定位出目标在图像中的位置及所占用的图片大小，提取目标图片，然后再进行双目匹配，大大减少目标匹配的计算量，达到实时距离测量的目的。
一种基于 yolov3 深度学习双目快速距离测量方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv3模型的行人检测方法及系统-CN202110453896.9在审
发明人：钱惠敏;陈纬;陈啸 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv3模型的行人检测方法及系统，包括：获取自动驾驶场景下实时采集的监控场景视频，从视频中提取图像帧；将图像帧输入到预先训练好的改进YOLOv3模型，利用改进YOLOv3模型对图像帧中是否包含行人进行判断
一种基于改进 yolov3 模型行人检测方法系统

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