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申请/专利权人：浪潮通信信息系统有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172591A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/42;G06V10/82;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：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明涉及深度学习及图像处理技术领域，具体为一种基于FFA‑Net与YOLOv7算法的实时雾天场景目标检测方法与系统，包括以下步骤：采用FFA‑Net从雾化或低对比度的图像中恢复出清晰的图像；利用ShuffleNetV2从恢复后的图像中提取特征；采用YOLOv7进行目标的检测；有益效果为：本发明提出的基于FFA‑Net与YOLOv7算法的实时雾天场景目标检测方法与系统，通过结合FFA‑Net、ShuffleNetV2和YOLOv7，我们可以得到一个既能有效去雾、提供高效的特征提取，又具有强大的目标检测能力的系统。这不仅为各种实时应用场景提供了巨大的价值，而且特别适用于资源受限的设备和复杂的环境条件；进一步解决了现有雾天场景目标检测方法应用中效率和速度低的问题，可以在实时应用中进行高效、快速的目标检测。
主权项：1.一种基于FFA-Net与YOLOv7算法的实时雾天场景目标检测方法，其特征在于：所述实时雾天场景目标检测方法包括以下步骤：采用FFA-Net从雾化或低对比度的图像中恢复出清晰的图像；利用ShuffleNetV2从恢复后的图像中提取特征；采用YOLOv7进行目标的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮通信信息系统有限公司 一种基于FFA-Net与YOLOv7算法的实时雾天场景目标检测方法与系统
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