摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO模型的轻量化货车检测方法及系统,该方法包括收集各类货车不同拍摄角度图像构建数据集并标注;应用Ghost卷积于YOLOv5s主干网络;构建GhostC3模块用于YOLOv5s主干特征提取网络;利用目标尺度多样特性构建多尺度上下文特征聚焦金字塔模块MCFP;利用目标低分辨率特性构建多尺度自适应感受野增强模块SRFEM;最后自建货车数据集输入至所述改进后的网络,获得货车检测结果。本发明能够以高精度实时检测货车目标。
技术关键词
货车检测方法
YOLO模型
输出特征
特征提取网络
专用数据集
模块
注意力机制
通道
语义特征
多尺度特征
高层次
空洞
采样率
上采样
全局平均池化
检测货车
系统为您推荐了相关专利信息
实例分割模型
实例分割方法
图像特征提取
人脸
特征提取网络
无人机多光谱图像
卫星遥感图像
光伏板发电量
融合特征
输出特征
图像传感器系统
卷积神经网络模块
矿井
深度学习模型
后处理模块