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申请/专利权人：南方电网电力科技股份有限公司
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于YOLO和CLIP的鸟巢识别方法及装置。该方法利用YOLOv9鸟巢识别模型，对待识别图像进行多尺度特征提取，并基于多尺度特征进行目标检测；根据鸟巢检测结果，在待识别图像截取出待检测图像；利用CLIP二分类模型提取所述待检测图像的图像特征，并将待检测图像的图像特征分别与鸟巢文本特征和非鸟巢文本特征进行相似度计算，从而判断待检测图像是否为鸟巢；当判断结果为待检测图像为鸟巢时，确定待识别图像中的鸟巢位置，并发出警报。本发明使用两阶段模型进行鸟巢识别，提高了识别准确性，降低了识别难度和误检率。
主权项：1.一种基于YOLO和CLIP的鸟巢识别方法，其特征在于，包括：将待识别图像输入至预设的YOLOv9鸟巢识别模型，以使所述YOLOv9鸟巢识别模型的主干网络提取所述待识别图像的多尺度特征，所述YOLOv9鸟巢识别模型的检测头结合待识别图像的多尺度特征对所述待识别图像进行目标检测，生成鸟巢检测结果；根据所述鸟巢检测结果截取所述待识别图像，生成待检测图像；基于预设的CLIP二分类模型，提取所述待检测图像的图像特征，并将所述待检测图像的图像特征分别与鸟巢文本特征和非鸟巢文本特征进行相似度计算；比较计算得出的两组相似度，判断所述待检测图像是否为鸟巢；当判断结果为待检测图像为鸟巢时，确定待识别图像中的鸟巢位置，并发出警报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网电力科技股份有限公司 一种基于YOLO和CLIP的鸟巢识别方法及装置
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