公开(公告)号：CN115797645A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211549526.6

申请日：2022-12-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 杨志钢 ,  温桂炜 ,  夏祥宇 ,  丁钰峰 ,  申亚辉 ,  刘鲁涛

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种防疫场景下目标检测方法，首先对输入图像使用YOLO系列基础网络中的深度卷积神经网络和FPN技术进行特征提取与跨尺度处理，生成三层特征图；然后利用特征融合模块，对每层特征图使用该层的特征并结合其他层的跨尺度特征映射，得到三层融合增强特征图；随后利用特征降噪模块，使用通道注意力机制、卷积操作、Softmax处理生成三层降噪特征图，并且利用显著特征图与二值图计算注意力损失；最后使用YOLO系列预测模块进行分类和坐标回归，采用非极大值抑制处理后显示输出。本发明充分利用图像中目标的多层特征信息，有效抑制背景信息存在的噪声信息，对于检测精度提升效果明显，具有良好的应用前景和经济效益。