公开(公告)号：CN118229965B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410657818.4

申请日：2024-05-27

申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 吕国华 ,  丁振辉 ,  张曾彬 ,  元贸 ,  王君璨 ,  张正阳

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/30 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了一种基于背景噪声削弱的无人机航拍小目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明包括以下步骤：S1、获取目标子数据集；S2、构建YOLOv5神经网络；S3、利用目标子数据集训练YOLOv5神经网络；S4、利用YOLOv5神经网络模型加载无人机航拍图片，并前向传播一次，即可对不同大小的目标进行定位和分类，并输出不同大小目标的Obj、Reg和Cls，其中，Obj表示预测目标的置信度，Reg表示预测目标的边框信息，Cls表示预测目标的类别。本申请能对无人机拍摄的图像中的小目标进行有效提取，而且，在利用颈部网络融合的过程中还可对特征图中的背景噪声进行有效削弱。

公开(公告)号：CN118628870A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202411073831.1

申请日：2024-08-07

申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 吕国华 ,  元贸 ,  张曾彬 ,  张正阳 ,  王君璨 ,  孙想成

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种基于综合特征挖掘和背景降噪的协同显著目标检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明构建的基于综合特征挖掘和背景降噪的协同显著目标检测网络包括依次连接的Input层、主干网络、残差特征模块、综合特征生成模块Ⅰ、特征增强模块、解码器和对抗学习模块；主干网络中的特征提取模块Ⅰ、特征提取模块Ⅱ和特征提取模块Ⅲ均与解码器连接；主干网络还连接对比学习模块，残差特征模块的输出端还连接特征增强模块。本发明在捕捉协同显著目标的细节方面更加突出，具有更高的检测精度，得到的预测显著图更加准确。

公开(公告)号：CN118628870B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411073831.1

申请日：2024-08-07

申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 吕国华 ,  元贸 ,  张曾彬 ,  张正阳 ,  王君璨 ,  孙想成

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

公开(公告)号：CN118229965A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410657818.4

申请日：2024-05-27

申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 吕国华 ,  丁振辉 ,  张曾彬 ,  元贸 ,  王君璨 ,  张正阳

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/30 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了一种基于背景噪声削弱的无人机航拍小目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明包括以下步骤：S1、获取目标子数据集；S2、构建YOLOv5神经网络；S3、利用目标子数据集训练YOLOv5神经网络；S4、利用YOLOv5神经网络模型加载无人机航拍图片，并前向传播一次，即可对不同大小的目标进行定位和分类，并输出不同大小目标的Obj、Reg和Cls，其中，Obj表示预测目标的置信度，Reg表示预测目标的边框信息，Cls表示预测目标的类别。本申请能对无人机拍摄的图像中的小目标进行有效提取，而且，在利用颈部网络融合的过程中还可对特征图中的背景噪声进行有效削弱。