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公开(公告)号：CN115661704A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211276786.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法，属于目标检测技术领域。现有的目标检测方法在粉尘、雨雾等视野较差的恶劣矿山挖掘环境下会出现目标检测困难、检测效率不高的问题，为了解决该问题，本发明基于Yolov5算法对采用的神经网络进行了改进，使用SPPF层替换了SPP层，添加了轻量化ECA注意力机制，在保留了原算法推理速度快和轻巧的基础上提高了性能，使神经网络更加关注检测目标，提高了检测效果，能够满足对于矿山挖掘恶劣环境下的多目标检测任务。
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