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申请/专利权人：科大国创云网科技有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118097715A
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/42;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于交叉注意力增强的明厨亮灶老鼠检测方法，属于小目标检测技术领域。本发明通过细化分类残差网络实现图像兴趣区域提取，利用交叉注意力Unet检测网络执行老鼠检测任务；转换链接模块有机地连接了两个网络，实现了它们之间的有效特征传递和协同工作，并通过去卷积和卷积操作，确保了高级特征的匹配和可分辨性，实现了丰富的特征提取，增强了在复杂场景下的应用能力；利用细化分类残差网络和交叉注意力机制，有效地捕捉老鼠图像中的语义信息、结构信息和全局上下文信息；交叉注意力机制在老鼠检测中处理前景背景不平衡问题，提高了检测的精确性。
主权项：1.一种基于交叉注意力增强的明厨亮灶老鼠检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据采集在现场收集后厨老鼠图像整理成数据集，并对数据集进行预处理，得到预处理后的老鼠图像数据集；S2：构建细化分类残差网络构建细化分类残差网络，细化分类残差网络通过卷积层、最大池化层和softmax层进行图像兴趣区域的识别与提取，得到兴趣区域特征图；S3：构建交叉注意力Unet检测网络构建交叉注意力Unet检测网络，交叉注意力Unet检测网络以Unet网络为主干网络，通过兴趣区域特征图进行老鼠检测任务；S4：设计转换链接模块设计转换链接模块，通过转换链接模块连接细化分类残差网络与交叉注意力Unet检测网络，将不同感受野的中间层特征图送入交叉注意力Unet检测网络中对应的上采样模块中；S5：模型训练收敛将预处理后的老鼠图像数据集按照设定比例划分为训练集与测试集，利用训练集中的老鼠图像对细化分类残差网络与交叉注意力Unet检测网络进行同步训练，通过联合优化损失函数，不断迭代直至损失完全收敛，保存得到的最终网络模型，即老鼠检测模型；S6：老鼠检测将测试集中的老鼠图像输入老鼠检测模型，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 科大国创云网科技有限公司 一种基于交叉注意力增强的明厨亮灶老鼠检测方法
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