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申请/专利权人:东北电力大学
摘要:本发明涉及计算机视觉和自动驾驶技术领域,具体的说是一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法,包括对行人车辆进行数据采集得到行人车辆图片,将所述行人车辆图片作为RBS模块和MB‑C2f模块主干网络的输入,进行图片特征提取,将所述提取的图片特征传入颈部BiFPN特征融合模块,整合和融合不同尺度的特征信息,本发明是基于YOLOv8n的轻量级行人车辆检测方法PV‑YOLO,其添加了小目标检测层,并设计ES‑Head轻量化了原始检测头,实现了对远处行人车辆更精准的定位,减少模型参数和计算量,使用BiFPN替换了PAFPN特征融合网络,提高模型对于多尺度特征融合的能力。
主权项:1.一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法,其特征在于:包括:步骤S1:对行人车辆进行数据进行采集,得到行人车辆图片;步骤S2:将所述行人车辆图片作为RBS模块和MB-C2f模块主干网络的输入,进行图片特征提取;步骤S3:将所述提取的图片特征传入颈部BiFPN特征融合模块,整合和融合不同尺度的特征信息;步骤S4:将整合和融合后的特征信息传入四个不同尺度轻量化的检测头检测行人车辆目标,并输出最终结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北电力大学 一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法
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