基于多层注意力机制的内窥镜手术器材检测方法

AITNT
正文
推荐专利
基于多层注意力机制的内窥镜手术器材检测方法
申请号:CN202510415441
申请日期:2025-04-03
公开号:CN120279229A
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及视觉检测技术领域,公开了基于多层注意力机制的内窥镜手术器材检测方法,包括以下步骤:步骤S1、采集手术原始数据,并对采集的原始数据进行标注从而形成数据集;步骤S2、构建swin‑yolo检测模型;步骤S3、利用数据集对swin‑yolo检测模型进行训练与优化;步骤S4:选取训练精度最高的swin‑yolo检测模型对内窥镜图像进行检测。本发明增强了特征在不同通道之间的互动,提升了复杂环境下的目标检测精度;提升了特征融合的效率和精度,特别是在处理内窥镜图像中的小目标和尺度变化时,展现了更高的检测能力;使得模型能够有效应对手术器材在图像中的位置变化和大小差异,极大地提高了对小尺寸或远距离目标的检测精度,保证了手术过程中器材定位的精准性和实时性。
技术关键词
多层注意力机制 内窥镜手术 图像提取模块 通道注意力机制 检测模型训练 像素 网络 视觉检测技术 精度 数据 训练集 输出特征 远距离 视频 参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
小型飞行器检测跟踪方法、装置、设备及存储介质
小型飞行器 检测跟踪方法 滤波模板 检测损失 HoG特征
2
终端应用行为数据分析方法及计算机设备
数据分析方法 生成界面 后台管理系统 意图识别模型 元素
3
样本分配及目标检测模型训练方法、系统、介质及设备
检测模型训练方法 概率密度函数 样本 损失函数优化 实体提取方法
4
基于图像识别的酒瓶种类检测系统和检测方法
噪声生成装置 图像预处理装置 酒瓶 图像收集装置 图像识别装置
5
一种基于改进实时检测Transformer的低照度小目标检测方法
照度 矩阵 特征提取模块 输入解码器 融合特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号