一种基于深度学习的图书馆座位管理系统

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一种基于深度学习的图书馆座位管理系统
申请号:CN202410943924
申请日期:2024-07-15
公开号:CN118941917A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习图书馆座位管理系统的构建方法,该方法采用随机水平旋转、随机垂直翻转进行数据增强;在颈部添加能将浅层特征下采样为深层特征,并进行融合的特征融合模块;利用综合考虑F1分数和alpha‑IOU的损失函数训练检测网络模型;将增强通道注意力机制模块添加到主干网络的最后一个C3与SPPF模块之间,负责利用特征图不同通道之间的相关性来建立通道注意力机制,求解获得的通道注意力权重,并对特征图重新赋值,增强YOLOv5对通道的敏感性;采用附带1×1卷积进行残差连接,增强YOLOv5对特征的提取;本发明能自动、准确定位图书馆中的每个座位区域,并标记出该区域的座位使用情况,供读者了解图书馆座位使用情况。
技术关键词
检测网络模型 通道注意力机制 图书馆座位 Sigmoid函数 特征融合方法 CSP结构 图像特征信息 模块 缩放功能 检测头 残差结构 残差网络 融合特征
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