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[发明专利]一种停车状态变化识别方法-CN202010068640.1在审
发明人：丁元一;王铭宇;喻韵旋;吴晨 -专利权人：成都恒创新星科技有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种停车状态变化识别方法，属于停车状态识别技术领域；首先利用yolov3深度学习模型获得初始图像中的车位框，利用所述车位框判断车位的初始状态；再对后续图像中的每一帧图像，利用帧差法运动检测判断是否有运动物体；接着判断运动框与车位框是否重叠，若重叠，则利用yolov3深度学习模型判断该运动物体是否为车辆，若为车辆，则利用yolov3深度学习模型获得该运动物体的真实轮廓，利用所述真实轮廓与车位框的重合度判断车位状态
一种停车状态变化识别方法

[发明专利]基于改进YOLOv3的风机叶片缺陷识别方法-CN202110290817.7在审
发明人：张亚平;于傲;王方政;汤鹏;邹祖冰;朱小毅 -专利权人：中国长江三峡集团有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于改进YOLOv3的风机叶片缺陷识别方法，训练YOLOv3模型，得到最优权重；将BN层的参数γ作为剪枝因子，选取合适的参数a，得到稀疏后的模型；根据预先设置的裁剪的阈值s，裁剪掉较小的参数γ对应的通道以及对应的参数本发明提方法通过改进的YOLOv3模型用于风机叶片的缺陷识别；大大提高了识别效率，解放劳动力，对电站运维具有重大的意义。
基于改进 yolov3 风机叶片缺陷识别方法

[发明专利]一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法-CN202110355197.0在审
发明人：宋成根;张正鹏;卜丽静 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于此将改进的YOLOv3目标快速检测算法应用于高分辨率遥感影像的输电杆塔检测加定位，针对输电杆塔在遥感影像中呈现不同的形状，通过K‑means重新设置先验框的大小，并在边框回归中引入CIoU损失函数，将DIoU与NMS结合，改善YOLOv3对密集小目标的漏检问题。并且通过本文方法解决了YOLOv3对超大图像目标检测算法失效的问题，实现输电杆塔的自动识别加定位，为电网的安全运行提供保障。
一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别定位方法

[发明专利]一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法-CN202110599256.9在审
发明人：邵叶秦;周昆阳;杨启硕;赵梦婷;李昀迪;宋锦伟 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，包括以下步骤：制作交通信号灯数据集，预处理数据；YOLOv3的特征提取网络采用ShuffleNetV2，并且通过特征变换融合ShuffleNetV2低中高层特征作为最终高层输出特征；训练改进后的用于红绿交通信号灯十个倒计时数字的20分类的轻量级YOLOv3网络，实现交通信号灯倒计时数字的检测和识别，并将训练好的模型部署到移动端完成交通信号灯倒计时识别
一种基于改进轻量级 yolov3 交通信号灯倒计时识别方法

[发明专利]基于国产智能芯片K210的yolov3目标检测方法及电子装置-CN202011490588.5在审
发明人：苗玉霞;于佳耕;邰阳;侯朋朋;武延军 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于国产智能芯片K210的yolov3实时目标检测方法及电子装置，包括模型训练、模型量化和剪枝、模型转换、新增算子、实现yolo层、编译、烧录。首先根据K210开发板所支持的算子修改yolov3模型的backbone；然后使用PASCAL VOC2012和PASCAL VOC2007数据集训练模型，并进行剪枝；将保存好的模型转换为K210可以识别加载的格式本发明对yolov3算法进行剪枝、量化后使得模型大小减少到原来的11％；且利用K210软件栈执行硬件加速后运行速度相比于cpu有所提升。
基于国产智能芯片 k210 yolov3 目标检测方法电子装置

[发明专利]一种基于YOLOv3-CIoU的松材线虫病树检测方法及系统-CN202011090324.0在审
发明人：兰鹏;申卫星;孙丰刚;徐力;李凤迪;刘振宇;高智超;贾春燕;董斌 -专利权人：泰安市泰山森林病虫害防治检疫站;山东农业大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于YOLOv3‑CIoU的松材线虫病树检测方法及系统，该方法包括：构建基于YOLOv3‑CIoU算法的目标检测模型，利用训练集对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型；利用测试集对训练好的目标检测模型进行检测本申请训练目标检测模型时，采用兼容重叠率损失函数(CIoU)改进YOLOv3检测算法的损失函数，从而，训练好的目标检测模型能实现短时间、高精度、低漏检率的变色木检测，适用于准确率和实时性要求较高的场合。
一种基于 yolov3 ciou 松材线虫检测方法系统

[发明专利]一种基于车联网的道路检测方法-CN202011147522.6在审
发明人：刘晨;左瑜 -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： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车联网的道路检测方法，应用于车载端，包括：获取图像采集端拍摄的目标道路图像；输入改进型YOLOv3网络中，利用密集连接形式的主干网络进行特征提取，得到x个不同尺度的特征图；x为大于等于利用改进型FPN网络对x个不同尺度的特征图进行自顶向下、密集连接方式的特征融合，得到各尺度对应的预测结果；基于所有预测结果，得到目标道路图像的属性信息，属性信息包括目标道路图像中目标的位置和类别；改进型YOLOv3网络是在YOLOv3网络基础上，将主干网络中的残差模块改为密集连接模块、增加特征提取尺度、优化FPN网络的特征融合方式，进行剪枝及结合知识蒸馏引导网络恢复处理后形成的。
一种基于联网道路检测方法

[发明专利]手机玻璃缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011606765.1在审
发明人：伍济钢;成远;邵俊;赵前程 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：手机玻璃缺陷检测方法包括步骤：获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据；利用WGAN‑GP网络对原始缺陷图像数据进行扩充，以得到扩充后的缺陷图像数据；获得手机盖板玻璃的VOC缺陷数据集；搭建改进YOLOv3检测网络；利用K‑means算法对标记框进行聚类，以得到多个锚箱，并添加进检测层；利用改进YOLOv3检测网络对VOC缺陷数据集进行基础训练，得到权重文件；根据改进YOLOv3检测网络中BN层的权重系数对权重文件进行稀疏训练
手机玻璃缺陷检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种客流统计方法、电子设备及存储介质-CN202011566402.X在审
发明人：周兵;朱全福 -专利权人：北京竞业达数码科技股份有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，公开了一种客流统计方法、电子设备及存储介质，包括对客流统计场景下的视频进行逐帧提取、并对提取出的含有行人的图像进行标注；对客流统计场景图像数据集进行数据增强；利用数据增强后的客流统计数据集训练YOLOv3模型；训练完成的YOLOv3模型输出含有行人的图像中的行人目标检测框；利用Deep‑SORT算法、并根据行人目标检测框确定跟踪目标，进行多目标行人跟踪，根据ID获得客流统计数量。本发明结合先进的目标检测算法和目标跟踪算法提出了实时检测跟踪的客流量统计方法，本发明检测部分采用YOLOv3模型，跟踪算法采用Deep‑SORT算法，能实时进行检测行人及跟踪,提高了客流量统计的准确性及鲁棒性
一种客流统计方法电子设备存储介质

[发明专利]一种DM码的区域定位方法及系统-CN202011612973.2在审
发明人：梁宗林;戚涛;张见;赵严;姚毅;杨艺 -专利权人：凌云光技术股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K7/14 文献下载
摘要：本申请提供一种DM码的区域定位方法，包括：获取待检测图片；通过YoloV3‑Tiny目标检测模型定位待检测图片中含DM码的ROI区域；根据预设轨迹对含DM码的ROI区域进行交叉遍历，得到ROI区域中DM本申请利用YoloV3‑Tiny目标检测模型快速定位待检测图片中包含有DM码的ROI区域，循环遍历未进行精确定位处理的ROI区域，并通过DM码定位算法对该ROI区域中的DM码进行精确定位，避免了大量无效检测运算，提高了对DM码定位的准确性，并且YoloV3‑Tiny目标检测模型快速定位多个DM码的ROI区域时间与单一DM码的时间一致，效率更高。
一种 dm 区域定位方法系统

[发明专利]基于图像增强的无人机目标检测方法、装置和设备-CN202110848676.6在审
发明人：康来;陈辉;魏迎梅;万珊珊;蒋杰;谢毓湘 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及基于图像增强的无人机目标检测方法、装置和设备，方法包括：获取探测无人机的红外视频序列；利用基于反锐化掩膜的图像增强算法对红外视频序列中的红外图像进行高频增强处理，得到红外增强图像集；根据红外增强图像集中的红外图像，利用训练好的YOLOv3在已有YOLOv3深度学习目标检测算法的基础上，增加红外图像增强处理，对YOLOv3目标检测算法进行改进，得到了更优的基于图像增强的无人机红外目标检测手段，显著地改善了目标检测效果，大幅提升了全天候条件下无人机目标的检测精度
基于图像增强无人机目标检测方法装置设备

[发明专利]基于改进YOLOv3算法的红外车辆快速检测方法-CN202110980114.7在审
发明人：张文博;徐一铭;张永权;王鹏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-26 - 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算法的红外车辆快速检测方法。主要解决现有技术对红外车辆检测准确率低和实时性差的问题。其方案是：采集交通道路上的车辆视频进行预处理，得到红外车辆图像数据集；通过对现有YOLOv3算法中的主干特征提取网络和预测网络进行改进，得到新的网络模型ConvDarknet19‑YOLOv3；将红外车辆图像数据集中划分出的训练集输入到该模型中
基于改进 yolov3 算法红外车辆快速检测方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv3的果园产量测定系统-CN202110967140.6在审
发明人：郑永军;李志军;杨圣慧;孔维府 -专利权人：中国农业大学烟台研究院
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明属于深度学习计算机视觉和农产品测产技术领域，涉及一种基于改进YOLOv3的果园产量测定系统，包括：摄像头拍摄果树视频，并进行分帧，提取每一帧图像；开发板部署基于改进YOLOv3的果树测产模型，得到单帧图像果树产量和果园整体产量本申请通过优化改进YOLOv3模型，从大量训练样本提取特征，经迭代，学习样本数据规律，具有较高识别精度。
一种基于改进 yolov3 果园产量测定系统

[发明专利]一种基于目标检测网络定位血管狭窄部位的方法和装置-CN202111032817.3在审
发明人：吴泽剑;曹君;张碧莹 -专利权人：乐普（北京）医疗器械股份有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种基于目标检测网络定位血管狭窄部位的方法和装置，所述方法包括：对YOLOv3目标检测网络的模型输入图像尺寸和目标类别序列进行设置；对YOLOv3目标检测网络进行训练；获取第一造影图像；对第一造影图像进行灰度图转换处理生成第一灰度图；对第一灰度图进行图像整形生成第二灰度图；使用YOLOv3目标检测网络对第二灰度图进行目标检测处理得到多个第一目标识别框数组；对多个第一目标识别框数组进行冗余目标框数组筛查处理
一种基于目标检测网络定位血管狭窄部位方法装置

[发明专利]一种基于GAN网络的工地夜间异常实时检测方法-CN202111638100.3在审
发明人：刘德建;黄梅玲;李佳 -专利权人：福建天晴数码有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：之后在Tensorflow平台上搭建无监督的生成对抗网络EnlightenGAN，使用分割的帧图像训练模型到最佳，通过训练好的EnlightenGAN网络将工地昏暗帧图像亮度增强；再搭建异常行为检测网络yolov3，通过人工标注了异常行为的白天帧图像训练yolov3网络至最佳，通过yolov3网络对恢复亮度的工地帧图像实时检测异常行为，最后将检测好的帧图像按时间重新拼接成视频，反馈到移动通信系统，实现工地夜间异常实时检测
一种基于 gan 网络工地夜间异常实时检测方法