一种基于深度学习的无人机低空视角目标检测方法及装置

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一种基于深度学习的无人机低空视角目标检测方法及装置
申请号:CN202510008498
申请日期:2025-01-03
公开号:CN119580136A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的无人机低空视角目标检测方法及装置,属于计算机视觉技术领域。该方法包括:对采集的目标检测物图像数据集进行数据增强,将增强后的目标检测物图像数据集划分为训练集、验证集和测试集;在YOLOV7‑OBB模型的主干网络中增加注意力机制模块;基于训练集对YOLOV7‑OBB模型训练,基于验证集对训练过程中的YOLOV7‑OBB模型评估,得到训练好的YOLOV7‑OBB模型;将测试集输入到训练好的YOLOV7‑OBB模型中进行目标检测得到检测结果。通过增强目标检测物图像数据集和增加注意力机制模块,使得YOLOV7‑OBB模型充分学习目标的关键特征信息,显著提高检测精度和鲁棒性。
技术关键词
注意力机制 无人机 视角 图像 矩阵乘法运算 计算机视觉技术 训练集 坐标 样本 模型训练模块 采样率 生成标签 数据处理模块 数据采集模块 网络 鲁棒性 通道
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