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公开(公告)号:CN114943683B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202210290195.2
申请日:2022-03-23
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法,属于塑料表面缺陷检测领域,包括以下步骤:采集塑料表面缺陷数据集;对塑料表面缺陷数据集进行预处理及标注后,将塑料表面缺陷数据集划分为用于训练的训练集、用于验证的验证集以及用于测试的测试集;搭建YOLOv5s网络结构模型,对YOLOv5s网络结构模型进行改进,得到改进的YOLOv5s网络结构模型;使用训练集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练,得到塑料表面缺陷检测模型;利用塑料表面缺陷检测模型,对所述测试集进行测试。本发明通过在YOLOv5s网络结构的骨干网络中加入CA注意力机制,实现塑料表面缺陷检测的检测效率与精度的显著提高。
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公开(公告)号:CN115100734A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210519177.7
申请日:2022-05-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供基于openpose的滑雪场危险动作识别方法及系统,属于运动分析技术领域,包括:获取在滑雪场上人的动作视频,对视频进行分帧处理,得到视频帧;通过openpose模型对视频帧进行分析,得到视频帧的关键信息;判断关键信息是否条件成立,若是,则为发生危险动作,否则未发生;减少受伤人员等待救助的时间,降低由于等待时间过长而造成的二次伤害。
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公开(公告)号:CN114943683A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210290195.2
申请日:2022-03-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法,属于塑料表面缺陷检测领域,包括以下步骤:采集塑料表面缺陷数据集;对塑料表面缺陷数据集进行预处理及标注后,将塑料表面缺陷数据集划分为用于训练的训练集、用于验证的验证集以及用于测试的测试集;搭建YOLOv5s网络结构模型,对YOLOv5s网络结构模型进行改进,得到改进的YOLOv5s网络结构模型;使用训练集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练,得到塑料表面缺陷检测模型;利用塑料表面缺陷检测模型,对所述测试集进行测试。本发明通过在YOLOv5s网络结构的骨干网络中加入CA注意力机制,实现塑料表面缺陷检测的检测效率与精度的显著提高。
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