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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种红外移动对象目标部位的检测方法、装置及系统，旨在解决现有检测方法对红外移动对象目标部位检测速度慢、检测精度低、对像素值要求高的技术难题。本申请涉及的检测方法包括：图片数据增强、标注移动对象目标部位数据集、搭建基于Pytorch深度学习框架的YOLOv5模型，针对红外移动对象的特征，对该模型的多尺度检测结构、主干特征提取网络结构、空间金字塔结构以及特征融合网络结构进行改进工作，此外，还对损失函数与非极大抑制算法进行了优化，改进后的YOLOv5模型更加适合红外移动对象目标部位检测的应用场景。能够在检测精度不变的情况下，大幅减少参数量、计算量，做到对高速运动的移动对象的实时检测。
主权项：1.一种红外移动对象目标部位的高精度低延时检测方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、在获取移动对象图片后，使用数据增强方法增加图片数量；S2、标注图片中的移动对象目标部位，生成数据集，并将所述数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集；S3、安装CONDA环境管理系统，搭建Pytorch深度学习框架，其中模型的配置利用YOLOv5模型完成；S4、对YOLOv5模型的多尺度检测结构、主干特征提取网络结构、空间金字塔结构以及特征融合网络结构进行改进；S5、对损失函数进行优化，在位置损失函数中引入宽高比一致性惩罚项；S6、将NMS非极大抑制算法进行优化为Soft-NMS算法；S7、对特征融合网络结构输出的特征层利用二分类交叉损失熵函数进行分类，得到初步检测模型；S8、利用所述训练集对所述初步检测模型进行训练，得到最终检测模型；S9、将所述测试集输入所述最终训练模型，获得检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 红外移动对象目标部位的检测方法、装置及系统
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