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申请/专利权人：国网天津市电力公司滨海供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLOV5和PV‑RCNN模型的多模态目标检测方法及装置，所述方法包括：基于ARC算子和MPDIoU的损失函数，对YOLOv5模型进行改进；通过点云数据集和图像数据集对PV‑RCNN模型以及改进后的所述YOLOv5模型进行训练；基于所述PV‑RCNN模型以及改进后的所述YOLOv5模型，建立融合预测模型；运行所述融合预测模型，并对所述融合预测模型进行验证。本发明提供的方法能够提高处理速度和精度，并适应复杂环境。
主权项：1.一种基于YOLOv5和PV-RCNN模型的多模态目标检测方法，其特征在于，包括：S1：基于ARC算子和MPDIoU的损失函数，对YOLOv5模型进行改进；S2：通过点云数据集和图像数据集对PV-RCNN模型以及改进后的所述YOLOv5模型进行训练；S3：基于所述PV-RCNN模型以及改进后的所述YOLOv5模型，建立融合预测模型；S4：运行所述融合预测模型，并对所述融合预测模型进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网天津市电力公司滨海供电分公司 国网天津市电力公司 国家电网有限公司 一种基于YOLOv5和PV-RCNN模型的多模态目标检测方法及装置
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