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申请/专利权人：衢州学院
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5的智慧厨房目标检测方法，包括以下步骤：S1、构建目标检测的网络模型并进行训练，在YOLOv5网络结构的主干网络的C3层中，加入CBAM注意力机制，得到C3CBAM层；S2、监控实时视频预处理；通过监控系统获取实时视频流，并分割成单独的帧，对视频帧进行尺寸调整，以匹配YOLOv5模型的输入尺寸；S3、监控实时视频处理；加载构建的目标检测网络模型，对监控系统辐射的范围进行实时检测、分析和输出结果；S4、在报警系统中添加报警物；将厨房中出现的危害厨房卫生安全的动物设为报警物；S5、将网络模型与报警系统同步；将步骤S3中的输出结果同步传输至报警系统，当输出结果与报警系统内的报警物吻合时，自动触发报警系统。
主权项：1.一种基于YOLOv5的智慧厨房目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建目标检测的网络模型并进行训练，在YOLOv5网络结构的主干网络的C3层中，加入CBAM注意力机制，得到C3CBAM层，以增强网络模型对特征的提取能力和特征的重要性学习能力；S2、监控实时视频预处理；通过监控系统获取实时视频流，并分割成单独的帧，对视频帧进行尺寸调整，以匹配YOLOv5模型的输入尺寸；S3、监控实时视频处理；加载构建的目标检测网络模型，对监控系统辐射的范围进行实时检测、分析和输出结果；S4、在报警系统中添加报警物；将厨房中出现的危害厨房卫生安全的动物设为报警物；S5、将网络模型与报警系统同步；将步骤S3中的输出结果同步传输至报警系统，当输出结果与报警系统内的报警物吻合时，自动触发报警系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 衢州学院 一种基于YOLOv5的智慧厨房目标检测方法
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