摘要
本申请公开了一种基于YOLO算法的监控视频遗留物品检测方法,属于遗留物检测技术领域,该方法包括:选定检测区域,获取并预处理检测区域的实时监控视频流;构建并训练基于YOLOv11s算法的Small‑YOLO模型;将训练好的Small‑YOLO模型部署于边缘设备,对实时监控视频流进行检测,得到视频遗留物品的检测结果。该方法提升了小目标的检测精度,减少了参数量和计算量,提高检测效率和准确性。
技术关键词
遗留物品检测
YOLO模型
YOLO算法
监控视频流
遗留物检测技术
多尺度特征
采样模块
网络
检测头
链路
图像
精度
通道
参数
数据
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演出舞台设备
调节控制系统
节点
剧院
规划最优路径
酿酒酵母细胞
融合特征
特征提取网络
特征融合网络
YOLO模型
缸筒内孔
液压支架油缸
阈值分割技术
缺陷位置信息
缺陷检测方法
YOLO模型
荔枝
局部注意力机制
高分辨率卫星影像
识别方法
缺陷检测方法
融合特征
图像缺陷识别
缺陷检测程序
YOLO模型