基于YOLOv4目标检测模型的矿车运载量检测系统及方法
公开
摘要
本发明属于机器视觉技术领域，具体为基于YOLOv4目标检测模型的矿车运载量检测系统及方法。本发明矿车运载量检测系统包括主干特征提取模块、加强特征提取模块和预测模块；主干特征提取模块采用含深度可分离卷积的倒残差单元，用于提取网络特征，以减少网络参数量和计算量；加强特征提取模块，利用SPPNet增加感受野，提取丰富的语义信息，利用改进的PANet缩短特征层之间的融合路径；所述预测模块，将获取的特征转换为预测结果。系统检测准确率高、检测速度快、占用内存小，提高了大目标物体的检测效果，能很好地应用在矿山信息化管理领域。
基本信息
专利标题 ：
基于YOLOv4目标检测模型的矿车运载量检测系统及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299320A
申请号 ：
CN202111593294.X
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曹峥李维秦亚杰
申请人 ：
复旦大学;北谷电子有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 ：
上海正旦专利代理有限公司
代理人 ：
陆飞
优先权 ：
CN202111593294.X
主分类号 ：
G06V10/762
IPC分类号 ：
G06V10/762 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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