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摘要：本发明提出了基于模糊策略的YOLO目标检测系统，包括数据预处理单元和基于YOLO模型进行设计后的检测网络。所述检测网络包括：YOLO的骨干网络，为系统的特征提取单元，提取图像的多尺度特征信息；全局池化模块，提取图像的高层次语义特征；YOLONeck部分，将骨干网络中前几层的尺度较小的浅层特征和全局池化模块提取的高层次语义特征，进行简单的相邻尺度特征融合；模糊融合模块，将YOLONeck的输出特征作为输入将特征信息映射到模糊特征空间中进行选择性地融合；模糊检测头,通过模糊注意力缓解特征不确定性，从而增强特征，实现目标的定位与分类。本发明在不增加模型复杂度的前提下，极大地提升了模型的检测能力以及在复杂场景下的鲁棒性。

主权项：1.基于模糊策略的YOLO目标检测系统，包括数据预处理单元，对输入图像进行预处理，将图像的尺寸进行归一化，以便保证图像的一致性；其特征在于，系统还包括基于YOLO模型进行设计后的检测网络；所述检测网络：包括YOLO的骨干网络Backbone，为系统的特征提取单元，来实现特征提取：将经过数据预处理单元预处理后的图像，输入到YOLO的骨干网络中，利用骨干网络强大的多尺度表征能力来提取图像的多尺度特征信息，包括前几层的尺度较小的浅层特征以及最后一层的尺度最大的深层特征；包括全局池化模块Globalpoolingblock，GPB：输入为YOLO的骨干网络Backbone中最后一层的尺度最大的深层特征，通过多层级联的池化操作，提取图像的高层次语义特征，从而获得目标的全局语义信息；包括YOLONeck部分：输入为YOLO的骨干网络Backbone中前几层的尺度较小的浅层特征和全局池化模块GPB输出的高层次语义特征，将上述输入进行简单的相邻尺度特征融合；包括模糊融合模块FuzzyFusionModule，FFM:将YOLONeck的输出特征作为输入，将特征信息映射到模糊特征空间中进行选择性地融合，得到更加稳定和更具表征能力的融合特征，该模块实现不同尺度信息的互嵌，提高对不同尺度目标的表征；包括模糊检测头FuzzyHead：连接于模糊融合模块FFM输出，该模糊检测头基于YOLOHead设计，采用模糊通道注意力ChannelFuzzyAttention，CFA和模糊空间注意力SpatialFuzzyAttention，SFA构建模糊注意力FA机制，通过模糊注意力FA缓解特征不确定性，从而增强特征，实现目标的定位与分类，以输出检测结果。

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百度查询： 同济大学 基于模糊策略的YOLO目标检测系统