基于深度学习的干渣机渣块视频识别检测方法及系统

本申请涉及基于深度学习的干渣机渣块视频识别检测方法及系统。该方法包括：对渣块视频进行数据预处理得到渣块图片帧；基于深度学习算法对渣块图片帧通过渣块检测模型进行渣块检测，得到检测结果；渣块检测模型包括特征提取模块、特征融合模块和目标检测模块；其中，特征提取模块用于将渣块图片帧输入基于ResNet结合EfficientNet的主干网络，得到低层次特征和高层次特征；特征融合模块用于将低层次特征和高层次特征输入基于渣块多尺度几何和语义特征的自适应双向特征融合网络，得到融合特征；目标检测模块用于将融合特征输入目标检测网络得到检测结果。该方法基于深度学习通过多层次特征提取和特征融合，能搞提高干渣机渣块识别的精度和鲁棒性。