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摘要：本发明公开了一种基于YOLOV5的无人机震源选点方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集目标区域图像数据并进行预处理，获得数据集；S2、构建基于注意力机制的YOLOV5检测模型；S3、将数据集输入基于注意力机制的YOLOV5检测模型进行模型训练、评估和测试；S4、验证投掷条件：判定目标区域内的目标地点是否作为无人机震源的备选投掷区域。本发明采用上述基于YOLOV5的无人机震源选点方法，结合计算机视觉技术和地震勘探需求，并通过引入注意力机制和增加小目标检测探头，并在数据加载过程中采用mosaic增强，可提升无人机在复杂环境下对震源点的识别准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于YOLOV5的无人机震源选点方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集目标区域图像数据并进行预处理，获得数据集；S2、构建基于注意力机制的YOLOV5检测模型；S3、将数据集输入基于注意力机制的YOLOV5检测模型进行模型训练、评估和测试；S4、验证投掷条件：判定目标区域内的目标地点是否作为无人机震源的备选投掷区域。
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百度查询： 中国地质大学(北京) 一种基于YOLO V5的无人机震源选点方法
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