公开(公告)号：CN115457363A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210957661.8

申请日：2022-08-10

Applicant: 暨南大学

Inventor： 骆爱文 ,  李媛 ,  路畅 ,  刘旭彬 ,  陈之奂 ,  郑烨 ,  易清明

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，提出一种图像目标检测方法及系统，包括以下步骤：构建用于图像目标检测的第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型；其中，第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型中包括特征提取模块、特征融合模块和输出模块；其中，第一网络模型中的特征提取模块经过网络压缩得到，第二网络模型中的特征提取模块引入瓶颈结构，第三网络模型中的特征提取模块和特征融合模块采用FPN结构；根据第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型分别生成相应的IP核，然后将IP核经过设计后搭载在硬件系统上；获取待检测的图像并对其进行预处理，根据图像的规格调用硬件系统上适配的IP核执行图像目标检测，输出得到目标检测结果。

公开(公告)号：CN115457363B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202210957661.8

申请日：2022-08-10

Applicant: 暨南大学

Inventor： 骆爱文 ,  李媛 ,  路畅 ,  刘旭彬 ,  陈之奂 ,  郑烨 ,  易清明

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，提出一种图像目标检测方法及系统，包括以下步骤：构建用于图像目标检测的第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型；其中，第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型中包括特征提取模块、特征融合模块和输出模块；其中，第一网络模型中的特征提取模块经过网络压缩得到，第二网络模型中的特征提取模块引入瓶颈结构，第三网络模型中的特征提取模块和特征融合模块采用FPN结构；根据第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型分别生成相应的IP核，然后将IP核经过设计后搭载在硬件系统上；获取待检测的图像并对其进行预处理，根据图像的规格调用硬件系统上适配的IP核执行图像目标检测，输出得到目标检测结果。