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申请/专利权人：杭州未来已来科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLO的图像信息目标检测方法及系统，其中涉及的一种基于YOLO的图像信息目标检测方法及系统，包括：S1.获取目标图像信息，并提取图像信息中的特征图；S2.将提取的特征图输入到YOLO网络中进行训练，并在YOLO网络的输出端中进行融合处理，得到融合后的特征图信息；S3.根据融合后的特征图信息生成目标框，并在目标框中确定图像中目标的类别和偏移量，得到训练好的目标检测模型；S4.将待预测的目标图像输入到目标检测模型中，目标检测模型输出目标位置和类别。
主权项：1.一种基于YOLO的图像信息目标检测方法，其特征在于，包括：S1.获取目标图像信息，并提取图像信息中的特征图；S2.将提取的特征图输入到YOLO网络中进行训练，并在YOLO网络的输出端中进行融合处理，得到融合后的特征图信息；S3.根据融合后的特征图信息生成目标框，并在目标框中确定图像中目标的类别和偏移量，得到训练好的目标检测模型；S4.将待预测的目标图像输入到目标检测模型中，目标检测模型输出目标位置和类别；所述步骤S3具体为：S31.根据不同尺寸的目标图像设置相对应尺寸的锚框；S32.根据融合后的特征图信息定义与锚框相对应的矩阵；S33.在矩阵中寻找最大值，将找到的最大值相对应的列和行删除，得到剩余的锚框；S34.计算剩余锚框与真实边缘框的IoU值，并筛选出IoU的最大值，判断筛选出的IoU最大值是否大于预设阈值，若是，则将当前真实边缘框分配给锚框；S35.根据当前真实边缘框和相对应的锚框，计算图像中目标的类别和偏移量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州未来已来科技有限公司 一种基于YOLO的图像信息目标检测方法及系统
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