公开(公告)号：CN117557923B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202311542873.0

申请日：2023-11-20

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 洪鑫涛 ,  冒国韬 ,  梁宏斌

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/54 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种用于无人机视觉传感装置的实时交通检测方法，具体为：无人机采集航拍图像，预处理后分为训练集和测试集；通过高效的基于分割与洗牌的特征提取网络SCSNet，用来提取无人机航拍图像的特征信息；利用结合了多感受野特征和注意力机制的分组局部注意力卷积GLAConv，帮助大量特征信息生成更丰富的多尺度表示，并抑制背景信息的干扰；在预测阶段生成类概率图和一系列置信度得分的边界框，然后用非极大值抑制NMS过滤掉置信度得分较低的边界框，其余带有类别标签的边界框为最终的检测结果。本发明指导无人机实时交通目标检测任务，在实时性和准确性之间取得了很好的平衡；同时减少了计算量和提高了学习效率。

公开(公告)号：CN117557923A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311542873.0

申请日：2023-11-20

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 洪鑫涛 ,  冒国韬 ,  梁宏斌

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/54 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种用于无人机视觉传感装置的实时交通检测方法，具体为：无人机采集航拍图像，预处理后分为训练集和测试集；通过高效的基于分割与洗牌的特征提取网络SCSNet，用来提取无人机航拍图像的特征信息；利用结合了多感受野特征和注意力机制的分组局部注意力卷积GLAConv，帮助大量特征信息生成更丰富的多尺度表示，并抑制背景信息的干扰；在预测阶段生成类概率图和一系列置信度得分的边界框，然后用非极大值抑制NMS过滤掉置信度得分较低的边界框，其余带有类别标签的边界框为最终的检测结果。本发明指导无人机实时交通目标检测任务，在实时性和准确性之间取得了很好的平衡；同时减少了计算量和提高了学习效率。