摘要
本发明提供了一种粮库人员吸烟行为检测方法及系统,旨在提高复杂粮库环境中对吸烟行为的检测精度。现有系统面临背景干扰、低分辨率和小目标等问题,影响了检测准确性。本发明结合了改进YOLOv8算法的检测系统,通过将人员目标检测模型部署在边缘设备上,实时提取人员区域图像,并将烟支目标检测模型部署在中央服务器上,对提取的图像进行分析。系统采用了优化的特征提取方法和先进的注意力机制,显著提升了在复杂背景下对小目标的检测精度,同时有效应对了低分辨率和背景干扰问题。通过这些技术手段,本发明实现了在真实粮库环境中对吸烟行为的实时、准确检测,显著提高了系统的可靠性和实用性。
技术关键词
烟支
图像读取单元
图像增强单元
注意力机制
网络
特征提取方法
直方图均衡化
对比度
实时数据
上采样
精度
基础
服务器
效应
噪声
视频
算法
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