摘要
本发明公开了一种多雾凝露环境下的目标检测方法,包括以下步骤:S1:拍摄目标图像,图像经过预处理转化为图像模型可接受的格式;S2:图像缺陷判断和特征提取;S3:使用SPP模块的特征融合算法,将不同尺度的特征图进行融合;S4:使用YOLO head算法,将特征图送入多层卷积层,以预测图像中目标的位置和类别;S5:YOLOv5输出图像中检测到的目标的位置和类别信息。本发明可以准确高效地对目标图像进行识别,确定目标的位置和类别信息,解决了传统目标检测算法特殊环境下检测精度的问题,实现特殊环境下起重机吊取重物不再依赖纯人工检测和传感器检测,确保吊运准确高效。
技术关键词
特征提取网络
融合算法
输出特征
标记缺陷
吊取重物
伺服电机驱动
图像拼接
图片
起重机
格式
数据
传感器
模块
坐标
物体
阶段
精度