公开(公告)号：CN119091126A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411318299.5

申请日：2024-09-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 贾宁 ,  柳先辉 ,  杨嘉雄 ,  刘壮

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出了基于模糊策略的YOLO目标检测系统，包括数据预处理单元和基于YOLO模型进行设计后的检测网络。所述检测网络包括：YOLO的骨干网络，为系统的特征提取单元，提取图像的多尺度特征信息；全局池化模块，提取图像的高层次语义特征；YOLO Neck部分，将骨干网络中前几层的尺度较小的浅层特征和全局池化模块提取的高层次语义特征，进行简单的相邻尺度特征融合；模糊融合模块，将YOLO Neck的输出特征作为输入将特征信息映射到模糊特征空间中进行选择性地融合；模糊检测头,通过模糊注意力缓解特征不确定性，从而增强特征，实现目标的定位与分类。本发明在不增加模型复杂度的前提下，极大地提升了模型的检测能力以及在复杂场景下的鲁棒性。