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[发明专利]基于目标检测的复杂环境下茶叶嫩芽轻量化检测方法-CN202211038343.8在审
发明人：吴伟斌;李杰;赵新;姚焙火;高昌伦;孙顺利;韩重阳;唐婷;吴贤楠;沈梓颖;刘逸飞 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的复杂环境下茶叶嫩芽轻量化检测方法，包括：S1、收集茶叶嫩芽的图像，构建原始数据集；S2、使用图像标注工具对原始数据集中的茶叶嫩芽的一芽一叶和一芽两叶进行人工标注；S3、对YOLOv4进行轻量化改进，采用GhostNet作为主干特征提取网络，在YOLOv4的PANet中添加通道注意力机制；S4、对茶叶嫩芽图像数据集进行聚类分析获取符合茶叶数据集的anchor；S5、对改进后的YOLOv4本发明改进目标检测模型YOLOv4的主干特征提取网络部分，添加通道注意力机制，实现对复杂茶园环境下茶叶嫩芽的轻量化准确检测。
基于目标检测复杂环境茶叶嫩芽量化方法

[发明专利]一种基于深度学习的锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法-CN202110150315.4在审
发明人：卢清华;甄志明;陈勇 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：，包括如下步骤：获取多张缺陷隔膜图像，并根据多张缺陷隔膜图像获取数据集；标注多张缺陷隔膜图像的缺陷范围与类别，并根据多种缺陷隔膜图像的缺陷范围与类别生成特征集；利用聚类算法加载特征集以获取先验框；构建Yolov4神经网络模型；利用数据集以及特征集训练Yolov4神经网络模型；利用训练好的Yolov4神经网络模型对锂电池隔膜进行缺陷检测。
一种基于深度学习锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法

[发明专利]一种基于YOLOv4和嵌入式平台的高尔夫球检测方法-CN202011425522.8在审
发明人：吴飞;蒋贵祥;王烁 -专利权人：无锡卡尔曼导航技术有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域和深度学习领域，具体涉及一种基于YOLOv4和嵌入式平台的高尔夫球检测方法。它先制作高尔夫球数据集；接着，在电脑端搭建Darknet框架所需软件环境，嵌入式设备烧录系统镜像必需软件；然后，对数据集的高尔夫球目标框运行K‑means++聚类；接着，使用YOLOv4模型对高尔夫数据集进行训练；之后，将电脑端训练好的YOLOv4权重转化为ONNX格式；之后，将ONNX格式文件转换为TensorRT引擎文件；最后，使用引擎文件对高尔夫球进行识别即可。
一种基于 yolov4 嵌入式平台高尔夫球检测方法

[发明专利]基于YOLOv4的交通标志识别模型训练方法及系统-CN202110838499.3在审
发明人：李文举;张干 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种、基于YOLOv4的交通标志识别模型训练方法，包括如下步骤：获取交通标志数据集，将所述交通标志数据集划分为训练集和测试集；获取YOLOv4网络结构，将所述YOLOv4网络结构中主干网络的
基于 yolov4 交通标志识别模型训练方法系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv4的无人机航拍小目标检测方法-CN202210701583.5在审
发明人：张祥金;赵丽娜;沈娜;华抟;郭竞杰;查继鹏;龚绍欢;杜廷蔚 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进YOLOv4的无人机航拍图像小目标检测方法，针对VisDrone数据集，首先对数据集进行统计及分析，然后建立改进的YOLOv4模型，骨干特征提取网络在CSPDarknet53的基础上构建该方法在VisDrone数据集上的表现与原始的YOLOv4相比，mAP提高7.36％，参数量仅为原模型的24.49％，具有虚警率低、小目标识别率高的特点，适合于无人机图像的目标检测任务。
一种基于改进 yolov4 无人机航拍目标检测方法

[发明专利]一种基于YOLOV4的电力表计的故障识别方法和系统-CN202110969499.7在审
发明人：张弢;马若虎;田喆文;蒋东东;王艺霖;徐先峰;胡欣;任帅 -专利权人：长安大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOV4的电力表计的故障识别方法和系统，通过将已知类别的电力系统指针式仪表图像进行标注，然后利用标注后的电力系统指针式仪表图像训练YOLOV4模型得到识别模型，对电力系统指针式仪表的识别与读数准确而高效，然后利用训练后的YOLOV4模型对待识别电力系统指针式表计进行特征提取，然后对提取的特征进行聚类、拟合后获取待识别电力系统指针式表计特征图，将获取的特征图与YOLOV4模型内存储的标注特征图进行对比得到最接近的标注特征图
一种基于 yolov4 电力故障识别方法系统

[发明专利]一种基于Shape-GIoU改进的聚类算法-CN202210007090.1在审
发明人：王兰美;周琨;王桂宝;廖桂生;孙长征;张志伟 -专利权人：西安电子科技大学;陕西理工大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：Shape‑GIoU改进的聚类算法，弥补了原始GIoU中会退化为IoU的问题，通过引入一个比例系数λ/β，将两框宽高比的影响引入公式，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了两框非覆盖面积以及宽高比的影响，使YOLOv4算法的检测性能有了部分提升；首先构建数据集并对样本数据预处理；其次将提出的Shape‑GIoU方法引入到K‑means++聚类方法中，然后将所得anchor值对原版YOLOv4算法的cfg文件中的anchor进行替换；最后对比使用K‑means++聚类方法的YOLOv4算法模型，分析测试结果；本发明提出的基于Shape‑GIoU改进的聚类算法相比K‑means++聚类算法，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了非覆盖面积以及宽高比的影响，提升了YOLOv4算法模型的检测精度和召回率；另外本发明方法仍然能够在其他经典算法模型结合使用，并提升算法模型的检测性能。
一种基于 shape giou 改进算法

[发明专利]基于YOLO算法的循环肿瘤细胞识别系统-CN202111248453.2在审
发明人：陈炳地;李欣;张凌哲 -专利权人：同济大学;致慧医疗科技（上海）有限公司;上海莫嗔科技有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该系统包括以下内容：S1：对循环肿瘤细胞样本图片进行一个打标处理；S2：对打标好的原始肿瘤细胞进行预处理；S3：将肿瘤细胞图像做优化处理，使图片特征更加明显；S4：搭建YOLOv4模型进行训练和测试；S5：针对YOLOv4模型训练和测试出的结果调整YOLOv4网络；S6：分别使用模拟血样和真实血样对训练出的模型进行测试。
基于 yolo 算法循环肿瘤细胞识别系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv4的可移动机器人目标检测方法-CN202210496122.9在审
发明人：刘钢;胡艳鑫;郭建伟;陈志雨 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv4的可移动机器人目标检测方法，其中，目标检测模型包括：（1）获取DJI ROCO数据集，对数据集进行数据增强处理后划分为训练集和测试集；（2）将训练集输入改进的YOLOv4网络模型进行模型训练；（3）将训练后的最佳模型进行量化处理；（4）将测试集输入进量化后的最佳模型中进行测试，即得训练好的可移动机器人目标检测模型。进行目标检测时，实时采集移动中的机器人图片，根据训练后的基于改进YOLOv4的可移动机器人目标检测模型对机器人图片进行机器人目标检测。
一种基于改进 yolov4 移动机器人目标检测方法

[发明专利]一种地质灾害监测方法和装置-CN202111460830.9在审
发明人：林凡;黄俊贤;罗启文 -专利权人：广州杰赛科技股份有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种地质灾害监测方法和装置，该方法包括：基于YOLOv4建立地质灾害监测模型；获取地质灾害待监测图像；将地质灾害待监测图像输入地质灾害监测模型，确定地质灾害监测结果。本发明通过采用YOLOv4模型建立地质灾害监测模型，能够根据场景，精准监测地质灾害。
一种地质灾害监测方法装置

[发明专利]虾群自动计数方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110546634.7在审
发明人：段青玲;张璐;李道亮 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及一种虾群自动计数方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待计数的虾群图像；对所述虾群图像进行随机裁剪，获得局部虾群图像；利用轻量化的YOLOv4局部虾群自动计数模型，得到所述局部图像中的虾数目本发明通过对原始虾群图像进行随机裁剪操作，构建了对虾数目多样化、图像背景多元化的局部虾群计数数据集，减少了计数图像标注的时间；采用MobileNetv3作为YOLOv4的主干特征提取网络，减少了基于YOLOv4
自动计数方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法-CN202110627893.2在审
发明人：廉家伟;何军红;牛云;王天泽 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-06-05 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法YOLOv4‑Defect，用于快速精准的识别出缺陷的类型并检测出缺陷的位置。该方法基于YOLOv4目标检测算法，一方面，对YOLOv4的特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及参数量化等多维度的压缩处理，以简化模型，提升检测效率，并通过知识蒸馏对模型进行预训练以提高模型的特征提取能力
一种基于轻量型卷积神经网络表面缺陷快速检测方法

[发明专利]一种基于Yolov4的养鸡场饲养鸡识别算法-CN202110645579.7在审
发明人：刘冰;刘陆洋;范小浪;王红梅;党源源;张丽杰 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Yolov4模型的养鸡场饲养鸡的识别算法，该算法包括采集饲养鸡的图像，并在图像中标注出饲养鸡的位置信息和类别信息；根据采集并标注的饲养鸡图像构建饲养鸡数据集，并划分为训练集和测试集；将训练集图像输入到Yolov4模型进行训练；将测试集图像输入训练后的Yolov4网络模型，输出检测结果。
一种基于 yolov4 养鸡场饲养识别算法

[发明专利]一种基于YOLOv4的摩托车头盔佩戴检测方法-CN202011590566.6在审
发明人：李启瑞;贾伟楠;吕衍河;尹芳 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv4算法的摩托车头盔佩戴检测方法。所提出的方法分为三个模块：摩托车和骑乘人员区域检测模块，头盔ROI模块和头盔检测模块。对于摩托车和骑乘人员区域检测，采用YOLOv4目标检测网络结合多骑乘人员类别编码进行区域检测和提取；对于头盔ROI模块，我们使用数据集统计信息确定ROI区域；对于头盔检测模块，我们同样训练一个YOLOv4
一种基于 yolov4 摩托车头盔佩戴检测方法

[发明专利]一种航空发动机叶片损伤识别模型、损伤识别方法及系统-CN202210396389.0在审
发明人：王雨薇;陈果;何超;马佳丽 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明基于YOLOv4模型进行了改进，构建了航空发动机叶片孔探损伤识别模型，航空发动机叶片孔探损伤识别模型将YOLOv4模型中的主干特征提取网络CSPDarknet53结构替换为VoVNetv2‑39结构，VoVNetv2‑39结构参数量更少、自上而下特征传递路径更短，提高了检测精度，本发明采用改进的YOLOv4模型，实现了叶片损伤的自动识别和定位，且能够在计算能力较差的终端设备适用。
一种航空发动机叶片损伤识别模型方法系统