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申请/专利权人：深圳市锐明像素科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于YOLO的异常城市设施检测方法、基于YOLO的异常城市设施检测装置、电子设备及计算机可读存储介质。该检测方法基于训练完成的设施检测模型实现。设施检测模型在骨干网络和或颈部网络设置C2fMRFF块，C2fMRFF块由不同空洞率的深度卷积构成的MRFF结构替换C2f块的Bottleneck得到，可融合多层次的空间信息，并有效平衡局部细节和全局背景信息的获取，以提高模型对复杂场景下不同尺度异常城市设施的检测能力。颈部网络通过两个MSFC块进行多尺度特征拼接，以整合不同级别的空间信息，融合局部细节信息和全局语义信息，进而增加模型对图像细节和上下文的理解能力。此外，还改进了损失函数，使其充分考虑真实边框和预测边框之间的方向，以提高模型的收敛速度。
主权项：1.一种基于YOLO的异常城市设施检测方法，其特征在于，包括：基于预先训练完成的设施检测模型的骨干网络对待检测图像进行特征提取，得到图像特征；所述待检测图像包括城市设施；基于所述设施检测模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到融合特征；基于所述设施检测模型的检测网络对所述融合特征进行检测，得到所述待检测图像中异常城市设施的检测结果；其中，所述骨干网络和或所述颈部网络设置有C2fMRFF块，所述C2fMRFF块用于融合不同层级下的局部特征和全局特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市锐明像素科技有限公司 基于YOLO的异常城市设施检测方法、装置及电子设备
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