摘要
本发明公开了一种基于深度学习的目标检测YOLO算法处理系统及方法,系统包括输入处理模块、特征提取模块、目标检测模块、优化与训练模块、数据管理与评估模块和辅助模块;方法包括步骤一,图像输入与处理;步骤二,特征提取与融合;步骤三,目标检测与修正;步骤四,后处理与结果展示;步骤五,模型优化与训练;步骤六,数据管理与系统维护;本发明通过多尺度滑动视窗机制来生成候选框,这一策略有效规避了在单一尺度下缩放高分辨率图像时可能导致的关键细节丢失问题,从而确保了目标检测的精确性,同时还引入了改进的非极大值抑制算法,该算法能够抑制并减少冗余的候选框,仅保留最优的候选框作为最终的检测结果。
技术关键词
YOLO算法
特征提取模块
后处理模块
视窗
系统数据管理
隐私保护模块
冗余
可视化模块
裁剪模块
性能监控
抑制算法
颜色
算法模型
网络模块
图像增强
输入模块
系统为您推荐了相关专利信息
视觉特征
语音特征
视觉图像信息
多模态特征融合
融合特征
高铁零部件
三维点云数据
实时检测方法
可见光图像
多模态特征融合
动态密钥
相似性检测方法
服务器
加密数据
动态令牌
图文匹配方法
文本
计算机程序产品
图像
匹配设备
起重机天车
形变检测装置
图像分类模型
图像分割模型
轨道