公开(公告)号：CN117011221A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310394439.6

申请日：2023-04-13

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 朱俊霖 ,  吕晨 ,  漆琛 ,  吴泽宇 ,  李洪 ,  唐磊 ,  王学慧 ,  邢成雷 ,  邢宗义

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的车顶关键部件定位方法及系统，该方法在原YOLOv5算法技术上，使用Ghost卷积替换主干网络中原有的卷积层，使模型更加轻量化；引入SE注意力机制，提升对重要特征的关注度；采用CIOU_Loss作为损失函数，使预测框更加符合真实框。该系统包括数据集构建模块、图像预处理模块、模型轻量化及特征提取优化模块、特征融合模块、网络结构模型构建模块、模型训练模块和图像检测模块。本发明具有检测精度高、检测速度快，对于车顶图像质量依赖低的优点。