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申请/专利权人：上海天链轨道交通检测技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于轻量化YOLOPose的柔性悬挂架关键点检测方法，利用双目相机拍摄悬挂架的图片，并对所述悬挂架的关键点进行标注，得到训练集；构建改进的YOLOPose网络，利用训练集训练所述改进的YOLOPose网络；利用训练好的所述改进的YOLOPose网络对悬挂架的关键点进行检测。本发明的基于轻量化YOLOPose的柔性悬挂架关键点检测方法为无热图关键点检测方式，能够直接预测关键点的坐标，通过回归方式直接输出每个关键点的x和y坐标，省略了生成和解析热图的过程，并且其兼顾了精度和回归推理速度，能够满足实时检测应用的需求。

主权项：1.一种基于轻量化YOLOPose的柔性悬挂架关键点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、利用相机拍摄悬挂架的图片，并对所述悬挂架的关键点进行标注，得到训练集；步骤二、构建改进的YOLOPose网络，利用步骤一得到的训练集训练所述改进的YOLOPose网络；所述改进的YOLOPose网络包括骨干网络、PANet多尺度特征融合模块、检测头和多尺度预测模块；所述骨干网络包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、第一3*C3模块、第三卷积模块、第一6*C3模块、第四卷积模块、第一9*C3模块、第五卷积模块、第二3*C3模块和SPPF模块；所述PANet多尺度特征融合模块包括依次连接的第六卷积模块、第一上采样模块、第一连接模块、第三3*C3模块、第七卷积模块、第二连接模块、第四3*C3模块、第八卷积模块、第三连接模块和第五3*C3模块；所述第一连接模块连接所述第一9*C3模块，所述第六卷积模块连接所述SPFF模块，所述第二连接模块连接所述第六卷积模块；所述检测头包括第一检测头head3和第二检测头head4，所述第一检测头head3和第二检测头head4分别连接所述第四3*C3模块和第五3*C3模块；所述多尺度预测模块包括第一预测模块和第二预测模块，所述第一预测模块和第二预测模块分别连接所述第一检测头head3和第二检测头head4，所述第一预测模块和第二预测模块均包括预测框预测模块和关键点预测模块；步骤三、利用步骤二得到的训练好的所述改进的YOLOPose网络对悬挂架的关键点进行检测。

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百度查询： 上海天链轨道交通检测技术有限公司 基于轻量化YOLOPose的柔性悬挂架关键点检测方法