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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于变体YOLO的铁路扣件异常检测方法，包括以下步骤：S1：输入图像，通过骨干网络对特征进行提取，并生成至少三种不同清晰度大小的特征图；S2：将多个特征图通过特征融合网络进行特征融合并优化；S3：对融合和优化后的特征图通过原始头部检测层进行回归和分类过程。提高在挑战性条件下检测铁路紧固件组件异常的准确性，并适用于具有高度特征相似性和次优图像质量的对象。
主权项：1.一种基于变体YOLO的铁路扣件异常检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：输入图像，通过骨干网络对特征进行提取，并生成至少三种不同清晰度大小的特征图；S2：将多个特征图通过特征融合网络进行特征融合并优化；S3：对融合和优化后的特征图通过原始头部检测层进行回归和分类过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种基于变体YOLO的铁路扣件异常检测方法
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