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一种基于改进YOLOv4的煤矸石检测方法和装置

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202210857925.2
  • IPC分类号:G06T7/00;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/762;G06N3/04;G06N3/08;B07C5/34
  • 申请日期:
    2022-07-20
  • 申请人:
    欧普瑞泰环境科技有限公司;青岛华夏橡胶工业有限公司;山东科技大学
著录项信息
专利名称一种基于改进YOLOv4的煤矸石检测方法和装置
申请号CN202210857925.2申请日期2022-07-20
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2022-10-04公开/公告号CN115147392A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06T7/00IPC分类号G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;0;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;B;0;7;C;5;/;3;4查看分类表>
申请人欧普瑞泰环境科技有限公司;青岛华夏橡胶工业有限公司;山东科技大学申请人地址
山东省青岛市即墨区通济街道城马路146号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人欧普瑞泰环境科技有限公司,青岛华夏橡胶工业有限公司,山东科技大学当前权利人欧普瑞泰环境科技有限公司,青岛华夏橡胶工业有限公司,山东科技大学
发明人陈明礼;陈林;张坤;郝露东
代理机构暂无代理人暂无
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv4的煤矸石检测方法和装置,涉及煤矸石识别相关技术领域,其通过引入Focal损失函数以应对样本识别难易不均衡的问题,使用K‑means++聚类算法优化初始锚定框,将PANet中的五次卷积操作替换为CSP结构,同时引入空洞卷积的金字塔结构,降低模型参数,实现模型的轻量化,增加了一条跨连接边构成BiFPN结构,提高对中等目标的检测能力,得到一种基于改进YOLOv4的煤矸石目标检测模型,目标检测模型在验证集上mAP达到了98.14%,FPS为28.3Hz,实现煤矸石的快速准确识别,具有较高的实时性和准确率。

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