一种基于YOLOv5与微服务架构的烟虫图像识别计数方法

本发明公开了一种基于YOLOv5与微服务架构的烟虫图像识别计数方法，包括以下步骤：S1、图像获取，S2、图像处理和数据增强，S3、模型训练，S4、输入待检测图片，S5、将检测结果写入文本文件，S6、统计量，S7、在系统中封装统计结果，给前端做数据渲染；S8、返回统计结果。本发明的优点在于：通过融合深度学习算法优化与分布式架构设计，构建了针对烟虫的高效智能分析服务。所述系统采用三阶段技术框架：首先在模型层面用YOLOv5进行权重训练，通过轻量化特征提取网络重构主干架构，结合跨层级注意力机制增强小目标特征表达能力；其次搭建基于FastAPI的微服务，将任务异步处理，实现请求分发与计算资源动态调度；最后通过容器化部署方案实现算法服务的弹性扩展。