公开(公告)号：CN119992073A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510450797.3

申请日：2025-04-11

Applicant: 江南大学 ,  江苏磐智数云科技有限公司

Inventor： 吴秦 ,  方志君 ,  周宇飞 ,  柴志雷 ,  陈璟 ,  刘登峰 ,  王宁 ,  周浩杰

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及深度学习与目标检测技术领域，公开了一种基于目标检测的井盖隐患检测方法，将井盖图像输入目标检测模型的主干网络，经过多个依次串联的提取单元，提取多个不同尺度的初级特征图，并输入基于FPN结构的颈部网络，输出每个尺度对应的融合特征图后，输入头部网络，输出井盖图像的每个尺度对应的预测标签、预测边界框与置信度。动态上采样模块生成采样偏移量来调整采样网络，更好地捕捉小目标信息，提高对井盖图像中细节的检测和分割精度；反转残差注意力下采样模块引入了注意力机制、深度可分离卷积与残差机制，有效压缩数据，减少信息损失，增强对井盖图像关键特征的关注，提升模型对井盖隐患的特征表达，进而提高井盖隐患检测精度。