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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司
摘要：本发明公开了基于计算机视觉的校园违规行为检测方法及系统，其中方法，包括：获取待检测的校园监控图像；将待检测的校园监控图像，输入到训练后的校园违规行为检测模型CB‑YOLO中，得到校园违规行为检测结果；所述校园违规行为检测结果，包括：校园内吸烟行为或校园内使用手机行为；其中，训练后的校园违规行为检测模型，是对原始YOLOv7网络进行改进得到的，将原始YOLOv7网络的SPPCSPC模块替换为通道空间金字塔网络CSPPF；将原始YOLOv7网络的CAT模块替换为自适应加权双向特征金字塔网络AWBFPN；将将原始YOLOv7网络的损失函数设置为损失函数Size‑Iou。
主权项：1.基于计算机视觉的校园违规行为检测方法，其特征是，包括：获取待检测的校园监控图像；将待检测的校园监控图像，输入到训练后的校园违规行为检测模型CB-YOLO中，得到校园违规行为检测结果；所述校园违规行为检测结果，包括：校园内吸烟行为或校园内使用手机行为；其中，训练后的校园违规行为检测模型，用于对待检测的校园监控图像进行图像特征提取，对特征进行分类预测，得到分类预测结果；其中，训练后的校园违规行为检测模型，是对原始YOLOv7网络进行改进得到的，将原始YOLOv7网络的SPPCSPC模块替换为通道空间金字塔网络CSPPF；将原始YOLOv7网络的CAT模块替换为自适应加权双向特征金字塔网络AWBFPN；将将原始YOLOv7网络的损失函数设置为损失函数Size-Iou。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东山科智能科技有限公司 基于计算机视觉的校园违规行为检测方法及系统
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