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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了视频识别领域的一种基于改进yolov5‑SFF的检测方法及系统，包括：将实时视频数据输入至预先训练的Yolov5‑SFF检测模型中获取对工人操作行为的检测结果；Yolov5‑SFF检测模型的训练过程包括：采集历史视频数据，构建训练数据集；利用差异哈希采样算法对每组历史视频数据的帧画面进行采样筛选，对筛选出帧画面中的操作行为进行标注；添加通道过滤模块和空间注意力模块至骨干网路，将骨干网络、头部网络、时空特征融合模块和识别模块依次叠加构建为Yolov5‑SFF检测模型；利用训练数据集中添加操作行为标注的历史视频数据训练Yolov5‑SFF检测模型，重复训练直至Yolov5‑SFF检测模型的检测准确率趋于稳定；提高了检测和识别精度的同时也保证了算法实时检测的速度。
主权项：1.一种基于改进yolov5-SFF的检测方法，其特征在于，包括：采集包含工人操作行为的实时视频数据，将实时视频数据输入至预先训练的Yolov5-SFF检测模型中获取对工人操作行为的检测结果；Yolov5-SFF检测模型的训练过程包括：采集包含工人操作行为的历史视频数据，构建训练数据集；利用差异哈希采样算法对每组历史视频数据的帧画面进行采样筛选，对筛选出帧画面中的操作行为进行标注；添加通道过滤模块和空间注意力模块至骨干网路，将骨干网络、头部网络、时空特征融合模块和识别模块依次叠加构建为Yolov5-SFF检测模型；利用训练数据集中添加操作行为标注的历史视频数据训练Yolov5-SFF检测模型，重复训练直至Yolov5-SFF检测模型的检测准确率趋于稳定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于改进yolov5-SFF的检测方法及系统
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