一种集群密集小目标的高置信智能检测方法、设备及介质

本发明涉及一种集群密集小目标的高置信智能检测方法、设备及介质，通过构建包括基于小波变换的HWD下采样模块、全局特征提取模块C2f‑LSKA和任务对齐检测头STADH的HLS‑YOLO‑P网络模型，将包含目标场景的图像数据进行多层特征融合和上下文信息增强处理，得到包含目标类别、位置及置信度的检测结果。并对检测结果进行后处理，包括交并比值和置信度阈值调整。最后生成相应的巡检报告。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、轻量化和适用范围广等优点。