“yolov3”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果7202461个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于改进YOLOv3算法的车辆目标检测方法-CN202310530783.3在审
发明人：邹伙宗;邓守城 -专利权人：三峡大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv3算法的车辆目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域，包括下述几个步骤：获取真实场景下的车辆目标图像，并对车辆图像进行数据增强；改进YOLOv3网络，使网络变得更加轻量化，在多尺度特征融合部分嵌入注意力机制CBAM，并引入新的损失函数；训练改进后的YOLOv3网络，并进行特征提取；最后使用训练好的模型来进行车辆目标检测。
一种基于改进 yolov3 算法车辆目标检测方法

[发明专利]基于远距离拍摄场景的目标检测方法、装置及存储介质-CN202011623280.3有效
发明人：牛群遥;刘文杰;葛鹤银 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于远距离拍摄场景的目标检测方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域，该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预先训练的目标检测网络，得到待检测目标的目标检测结果；该目标检测网络基于改进后的YOLOV3系列模型建立；改进后的YOLOV3系列模型是对原始的YOLOV3系列模型进行缩减和修改得到的；可以解决现有的小目标检测速度降低、模型计算资源消耗较大的问题；通过模型修改可以减小模型的下采样倍数，从而提升模型对小目标的检测效果
基于远距离拍摄场景目标检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度学习模型的烟虫检测方法-CN201910988567.7在审
发明人：陆海华;洪金华;李捷;忻惠琴;刘瑞东;陈良 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习模型的烟虫检测方法，包括以下步骤：(1)采集烟虫图像；(2)对烟虫图像进行尺寸调整和数据增强，生成训练样本集；(3)采用k‑means++聚类方法生成先验瞄点框；(4)根据获得的先验锚点框，利用训练样本集对YOLOV3模型进行训练，获得训练好的YOLOV3模型；(5)应用时，将采集的烟虫图像做尺寸调整后输入至训练好的YOLOV3模型中，经计算，输出烟虫识别结果。
烟虫训练样本集先验尺寸调整图像采集方法生成目标检测实时检测数据增强有效地检测聚类锚点车间输出应用预防学习

[发明专利]基于改进的YOLOv3网络的干湿垃圾识别分类方法-CN201911005605.9在审
发明人：张旭;王颖;熊佳乐;姚想;崔伟 -专利权人：华中科技大学无锡研究院
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的YOLOv3网络的干湿垃圾识别分类方法，原识别模型中包括YOLO v3网络；包括以下步骤：采集真实投放场景下的干湿垃圾混合图片，建立样本数据集；先进行数据预处理完成图像增强，扩充样本数据集；再对图片中的干垃圾位置进行标注；对标注的真实目标框进行聚类分析，得到初始目标框；设置改进的YOLOv3网络的学习率参数并改进原识别模型的网络结构；设置改进的YOLOv3网络的损失函数和优化算法，完成识别模型中网络的训练
干湿垃圾网络样本数据改进标注数据预处理初始目标定位检测复杂场景聚类分析损失函数图像增强网络参数网络结构优化算法真实目标分类采集测试场景投放垃圾图片学习

[发明专利]基于改进YOLOv3算法的粮库人员不规范作业检测法-CN202110760404.0在审
发明人：金心宇;吴浪;刘义富;谢慕寒;金昀程 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv3算法的粮库人员不规范作业检测方法，用以对粮库人员不规范作业行为进行图像的采集，然后将采集的图像输入上位机中的粮库不规范作业行为检测网络，输出带有人员不规范作业行为的准确标记的结果图片，并在上位机中显示、存储结果，粮库不规范作业行为检测网络包括基于YOLOv3网络构建的主干层和特征融合输出层，并在特征融合输出层的Y2层和Y3层分别中嵌入尺度上下文选择注意力模块SCA。本发明克服现有技术中存在的缺陷，提供一种更加适合粮库场景检测且网络表征能力更强的基于改进YOLOv3算法的粮库人员不规范作业的检测方法。
基于改进 yolov3 算法粮库人员规范作业检测

[发明专利]一种老旧小区附近道路违章车辆识别方法及其系统-CN202310116973.0在审
发明人：岳伟挺;谢清扬 -专利权人：杭州电子科技大学信息工程学院
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种老旧小区附近道路违章车辆识别方法及其系统，所述老旧小区附近道路违章车辆识别方法包括：S1：获取老旧小区附近道路的相关图片数据，以形成数据集；S2：利用所述数据集对YOLOV3神经网络进行训练，得到训练后的YOLOV3神经网络；S3：利用所述训练后的YOLOV3神经网络和OpenCV确定输入图像中各车辆的车辆信息；S4：对所述输入图像中的各车辆进行单独截取，得到多个截取后的图像；S5：对多个所述截取后的图像进行分类
一种小区附近道路违章车辆识别方法及其系统

[发明专利]一种基于八度卷积和YOLOv3的嵌入式平台人脸检测方法-CN201910887709.0有效
发明人：陈东亮;朱健立;李庆新;王汝杰;王琳琛 -专利权人：天地伟业技术有限公司;天津天地伟业信息系统集成有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明创造提供了一种基于八度卷积和YOLOv3的嵌入式平台人脸检测方法，包括如下步骤：S1.采集视频流并输送视频帧；S2.将帧图补边；S3.缩放图片；S4.送入基于YOLOv3和八度卷积的检测端到端模型合并结果并过滤本发明创造所述的一种基于八度卷积和YOLOv3的嵌入式平台人脸检测方法保证了最新网络模块在caffe框架下的向前兼容性，降低了不同嵌入式平台对算法的维护成本，模型部署方便，抛弃繁琐的级联架构而使用可在前向计算中直接获得结果的端到端架构
一种基于八度卷积 yolov3 嵌入式平台检测方法

[发明专利]一种基于CPSNet与yolov3相结合的地铁安检方法-CN202011435160.0在审
发明人：陈阳;柏杨;张柳 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CPSNet(csresnext‑panet‑spp)与yolov3相结合的地铁安检方法，将CPSNet融入到yolov3组成新的网络结构，利用自采集的地铁安检图像进行训练，将地铁安检图片中的危险物品及辅助检测物品标注并进行识别
一种基于 cpsnet yolov3 相结合地铁安检方法

[发明专利]一种轮毂焊缝视觉检测方法及检测系统-CN202010870708.8在审
发明人：王宸;张秀峰 -专利权人：湖北汽车工业学院
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G01N21/89 文献下载
摘要：本发明属于工业检测技术领域，公开了一种轮毂焊缝缺陷视觉检测方法及检测系统，轮毂焊缝缺陷视觉检测方法包括：搭建基于YOLOV3的轮毂焊缝视觉智能检测系统；对搭建的智能检测系统进行验证；利用验证好的智能检测系统对轮毂焊缝进行视觉检测本发明采用基于改进YOLOv3算法的网络模型对轮毂焊缝的缺陷进行识别检测与分类，实现轮毂焊缝缺陷的智能检测。针对检测系统在实际生产中应用的问题，设计了从图像采集到自动检测，再到缺陷工件顶出的检测流程，实现了在生产线上加装智能检测系统的方案，使用了广义交并比(GIoU)进行改进并对YOLOv3模型算法中的参数进行调整
一种轮毂焊缝视觉检测方法系统

[发明专利]基于深度学习的高空抛物检测方法、装置及介质-CN202010716284.X在审
发明人：刘圭圭;李凡平;石柱国 -专利权人：北京以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司;安徽以萨数据技术有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于深度学习的高空抛物检测方法，包括：使用高空抛物监控图像作为初始化背景，基于yolov3检测方法，检测运动目标；结合匈牙利算法和卡尔曼滤波算法对检测到的运动目标进行追踪，并获得运动轨迹本实施例通过在摄像头抖动时使用当前帧作为监控图像背景，充分利用GPU强大的并行计算能力并与CPU进行协同工作，更高效的利用硬件完成yolov3算法中大规模的、高并行度的计算，实现系统加速功能，提高了yolov3
基于深度学习高空检测方法装置介质

[发明专利]一种基于yolov3的行人检测及步态识别的方法-CN202010654323.8在审
发明人：陈海波 -专利权人：深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于yolov3的行人检测及步态识别的方法，包括建立yolov3分类特征模型步骤，使用变粒度HOG和CSLBP的方法提取行人轮廓的全局特征以及行人局部的细节纹理特征；检测行人目标区域及步态识别检测步骤该方法主要是先通过yolov3网络对行人进行进行检测定位，然后使用基于SEF‑GHEI及协同表示的步态识别方法对检测到的行人进行身份识别。
一种基于 yolov3 行人检测步态识别方法

[发明专利]基于改进YOLOv3网络的电网调度图纸自动识别方法、系统及介质-CN201910740385.8在审
发明人：袁文;谢培元;刘永刚;孟朝晖;潘飞来;唐云红;杨俊;刘力;姜新凡;曾次玲;吕风仪;龙立波;张拯;姜学皎;王蕾 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司常德供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2020-01-07 - 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网络的电网调度图纸自动识别方法、系统及介质，本发明将输入电网调度图纸图像进行预处理后输入完成训练的改进YOLOv3网络得到电网调度图纸图像对应的设备识别结果，改进YOLOv3
电网调度激活函数图纸设备识别图像改进预处理非线性函数均值偏移输入完成网络训练线性函数异常数据映射关系自动识别网络鲁棒性敏感保留

[发明专利]基于深度学习的车辆信息检测方法、存储介质及终端设备-CN202110343498.1在审
发明人：王燕燕;邓锐;尹晓红;雷天;李振辉;林桦;李兆杰;张昊 -专利权人：深圳技术大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的车辆信息检测方法、存储介质及终端设备，其中，方法包括步骤：对获取的车辆俯拍图片进行标注，构建训练数据集；基于所述训练数据集对YOLOV3模型进行训练，得到训练后模型；将待测图片数据输入到所述训练后模型中本发明通过对原始YOLOv3的臃肿数据集进行修改，构建自己的训练数据集，从而实现对于指定对象的高精度检测，使用YOLOv3网络模型进行车辆检测，并对网络模型进行改进以提高其检测能力，实验表明，改进算法提高了车辆检测的准确性
基于深度学习车辆信息检测方法存储介质终端设备

[发明专利]引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法-CN202110064801.4在审
发明人：金梅;张子豪;张少阔;孙胜春;张勇;郎梦园;刘博;李清天;张淑清 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法，其包括：制作带钢图像缺陷数据集，将数据分为深化痕、浅划痕、孔洞三类；然后构建引入注意力模块的yolov3网络模型，其中注意力模块包含通道注意力与空间注意力两部分该算法识别准确率高，能够达到86％以上的正确率，与原版yolov3网络相比准确率提高5％；检测帧率大，可以实现45fps的检测速度，并且外界光照影响小，能够满足工业检测需求。
引入注意力机制 yolov3 带钢表面缺陷检测分类方法

[发明专利]一种农作物病虫害检测方法-CN202011145549.1在审
发明人：刘建虢;尹晓雪 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种农作物病虫害检测方法，包括：采集农作物图像；对所述农作物图像进行预处理；将预处理后的图像输入预先训练得到的改进型YOLOv3网络中进行分析，判断农作物是否患有某种病症或出现虫害现象；利用改进型YOLOv3网络进行农作物病虫害检测，相比于现有的YOLOv3网络，检测精度和速度都有明显提升；且由于网络精简后撇除了大量的冗余计算，网络体积明显变小，非常有利于部署在存储资源和计算资源都非常有限的边缘设备上
一种农作物病虫害检测方法