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一种基于注意力机制的多尺度全场景监控目标检测方法

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本发明公开了一种基于注意力机制的多尺度全场景监控目标检测方法，本发明涉及监测技术领域，具体包括如下步骤：通过在主干网络中增加一次下采样操作，使用最后四次下采样得到的特征图尺寸作为目标检测的四个尺度；将特征图进行3次上采样，与主干网络中的特征进行拼接融合，形成特征金字塔网络；在FPN上采样的基础上，增加了一条下采样特征融合路径，构成PAN结构，本文采用YOLOv5s作为基础框架，分析监控场景下的目标具有尺寸变化差异大的特点，提出了一种多尺度目标检测结构，提升网络对目标尺寸变化的适应能力，设计了一种基于注意力机制的特征提取模块，并将其融入到主干网络中，提升网络的特征提取能力。

著录项

公开/公告号CN114639067A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-17

原文格式PDF
申请/专利权人安徽大学;
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申请/专利号CN202210091887.4
发明设计人张德祥;王俊;寻丽娜;阎庆;
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申请日2022-01-26
分类号G06V20/52;G06K9/62;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/774;
代理机构北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙);
代理人汤镇宇
地址 230601 安徽省合肥市九龙路安徽大学电气工程与自动化学院
入库时间 2023-06-19 15:41:32

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法律状态
2022-06-17

公开

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