公开(公告)号：CN117079095A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310751557.8

申请日：2023-06-25

申请人： 江南大学

发明人： 钱鹏江 ,  季天宇 ,  姚健 ,  蒋亦樟 ,  张欣 ,  顾逸 ,  王士同 ,  陈爱国

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开一种基于深度学习的高空抛物检测方法、系统、介质和设备，包括：获取高空抛物物体的图像并进行预处理，结合预处理后的图像建立有标注的数据集，对数据集进行数据增强并分成训练集、验证集和测试集；构建包括自注意力机制的轻量级神经网络模型，使用训练集训练模型，结合网格寻优和验证集优化训练后的模型得到最终的模型；将测试集输入最终的模型得到高空抛物物体的检测结果。本发明可以加快运算速度、提高实时处理能力，提升模型对目标位置的定位能力，提高对高空抛物物体的检测效果。