- 专利标题: 一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法及系统
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申请号: CN202410863073.7申请日: 2024-06-29
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公开(公告)号: CN118397402B公开(公告)日: 2024-10-11
- 发明人: 廖频 , 王曦颖 , 王富康 , 陈瑞 , 邹昌凯 , 闵卫东 , 韩清
- 申请人: 南昌大学
- 申请人地址: 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号
- 专利权人: 南昌大学
- 当前专利权人: 南昌大学
- 当前专利权人地址: 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号
- 代理机构: 南昌大牛知识产权代理事务所
- 代理商 刘华
- 主分类号: G06V10/774
- IPC分类号: G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06V20/10 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法及系统,涉及森林火灾检测技术领域,该训练方法包括:获取关于森林火灾的初始图像数据集并进行数据增强;构建StarELAN网络,将StarELAN网络作为YOLOv9模型中特征提取的主网络,并对YOLOv9模型进行缩小调整,以轻量化YOLOv9模型;在轻量化的YOLOv9模型中增设小目标检测头,并在所有检测头中引入LSK注意力机制,以捕捉小目标森林火灾;构建Inner‑CIoU损失函数,并作为轻量级小目标森林火灾检测模型的最终损失函数;根据该损失函数,将数据增强后的初始图像数据集对轻量级小目标森林火灾检测模型进行检测训练。因此,基于该训练方法得到森林火灾检测模型能够快速准确地对小目标森林火灾进行检测。
公开/授权文献
- CN118397402A 一种轻量级小目标森林火灾检测模型的训练方法及系统 公开/授权日:2024-07-26