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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种叉车搭载人员检测方法，通过对YOLOv9目标检测算法进行改进并训练加以实现，改进方法包括：在原始算法的基础上构建自定义RN4_SCConv模块并替换Backbone中的第三层、第五层RepNCSPELAN4模块，将ADown下采样模块引入SPDconv构建自定义SPD_ADown模块并替换Backbone、Head中的ADown模块，对Backbone和Head部分引入iRMB倒置残差块注意力机制,采用自定义损失函数ISCIoU，根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失，并利用预测损失对目标检测模型进行优化，重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型；本发明在原有模型基础上，在保证实时检测速度的同时，加强对叉车搭载人员的检测效果，检测精度在叉车搭载人员的数据集中提高了4.9%。
主权项：1.一种叉车搭载人员检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1获取数据，构建叉车工作数据集并预处理数据和进行数据增强，人工标注并划分训练集与测试集；S2搭建并改进YOLOv9模型框架；S2.1SCConv模块替换RepNCSPELAN4卷积层构建自定义RN4_SCConv模块，替换原始YOLOv9模型主干网络中的第三层、第五层RepNCSPELAN4模块；S2.2下采样模块引入SPDconv模块，构建自定义SPD_ADown模块并替换主干网络和检测头中的下采样模块；S2.3主干网络和检测头部分引入iRMB倒置残差块注意力机制，即YOLOv9模型框架中对应第十层、第十八层、第二十二层、第二十六层引入iRMB倒置残差块注意力机制；S3利用训练集对改进后的YOLOv9模型进行训练；S3.1训练过程中集成自定义损失函数ISCIoU；S4将模型应用到实际场景，对叉车工作数据图片进行检测，判断是否违规搭载人员。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种叉车搭载人员检测方法
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