公开(公告)号：CN119964151A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510444610.9

申请日：2025-04-10

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  赵振坤 ,  唐玥 ,  李芝贻 ,  王泉 ,  王龙春

IPC: G06V20/68 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 生晒林下参等级分类识别方法、系统、设备及存储介质，涉及人参品级分类领域应用，解决了现有的人参等级分类方法难以在提升计算精度的同时提高计算速度的问题。采集生晒林下参图像样本，并进行预处理，得到预处理后的多等级的生晒林下参数据集；构建EfficientNet_v2_s模型；将融合倒残差卷积块的标准卷积替换为SCConv；在模型中添加轻量级S‑FPN模块，得到优化后的EfficientNet_v2_s模型；训练优化后的模型，并基于预处理后的多等级的生晒林下参数据集，对生晒林下参的等级进行分类。本发明用于实现高效准确的生晒林下参等级分类识别。

公开(公告)号：CN119152200B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411649311.0

申请日：2024-11-19

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  王龙春 ,  张丽娟 ,  王泉 ,  傅梓寒 ,  徐焕宇 ,  李芝贻

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V20/56

Abstract: 一种基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测方法。涉及自动驾驶领域，具体涉及基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测技术领域。其解决了多目标检测，提升模型在复杂背景下对密集小目标的检测精度，有效减少误检和漏检的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据集的建立与划分，并进行预处理；S2、构建基础的YOLOv8s模型；S3、优化YOLOv8s模型，具体为：S31、将YOLOv8s模型的主干部分中SPPF模块替换为改进的SPPF模块；S32、在YOLOv8s模型的头部部分添加一个小目标检测层；S33、在YOLOv8s模型的主干部分和颈部部分之间添加4个改进后的ACCoM模块；S4、采用预处理后的数据集对优化后的YOLOv8s模型进行迭代训练；S5、采用训练完成的YOLOv8s模型检测目标。

公开(公告)号：CN119152200A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411649311.0

申请日：2024-11-19

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  王龙春 ,  张丽娟 ,  王泉 ,  傅梓寒 ,  徐焕宇 ,  李芝贻

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V20/56

Abstract: 一种基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测方法。涉及自动驾驶领域，具体涉及基于YOLOv8改进的自动驾驶目标检测技术领域。其解决了多目标检测，提升模型在复杂背景下对密集小目标的检测精度，有效减少误检和漏检的问题。所述方法包括如下步骤：S1、数据集的建立与划分，并进行预处理；S2、构建基础的YOLOv8s模型；S3、优化YOLOv8s模型，具体为：S31、将YOLOv8s模型的主干部分中SPPF模块替换为改进的SPPF模块；S32、在YOLOv8s模型的头部部分添加一个小目标检测层；S33、在YOLOv8s模型的主干部分和颈部部分之间添加4个改进后的ACCoM模块；S4、采用预处理后的数据集对优化后的YOLOv8s模型进行迭代训练；S5、采用训练完成的YOLOv8s模型检测目标。