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申请/专利权人：杭州申邦科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于视觉检测的特种作业操作识别方法。为了克服现有的轻量级检测算法在具体的特种作业业务场景下，特征相近的目标检测结果不准确，存在目标误检的问题；本发明包括以下步骤：根据设定的标注框定准则对采集图片数据中的目标自动标定；设计含有不同尺度的并行分支的特征提取模块，各并行分支的特征图向下减小融合或向上变大融合；根据特征提取模块的输出分别以不同倍率融合特征图，基于融合后的特征图分别下采样生成不同的特征融合输出；整合构建特种作业检测算法模型。针对轻量化特征提取网络的不同特征分支的多尺度融合，保有高分辨率表征的网络分支，可更多保留更细节的特征。
主权项：1.一种基于视觉检测的特种作业操作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集特种作业实操视频，抽帧保存图片数据；S2：根据图片数据质量进行筛选，根据设定的标注框定准则对图片数据中的目标自动标定，获取标注信息；实现标注框定准则的过程为：对所有目标设置对应的最小的能够包括目标的识别框，得到目标识别框角坐标；在目标识别框重叠时，获得两个目标识别框的交叉框，对较小的目标识别框向重叠方向延伸扩展交叉框的高度与宽度，得到其最终的用于标注的目标识别框；S3：设计含有不同尺度的并行分支的特征提取模块，各并行分支的特征图向下减小融合或向上变大融合；S4：特征提取模块包括三个分别捕获不同尺寸大小特征图的并行分支；三个并行分支的输出特征图分别以不同倍率融合，基于融合后的特征图分别下采样生成不同的特征融合输出；S5：将特征提取模块、特征融合模块和检测头模块整合构建特种作业检测算法模型；S6：以步骤S2标定数据训练算法模型，部署训练好的算法模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州申邦科技有限公司 一种基于视觉检测的特种作业操作识别方法
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