[发明专利]一种基于YOLOV4Tiny网络的导丝末端检测方法在审
| 申请号： | 202211300801.0 | 申请日： | 2022-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN116051951A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 董明利;董兆苒;何彦霖;祝连庆;孙广开;周康鹏 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学;广州市南沙区北科光子感知技术研究院 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京恒律知识产权代理有限公司 11416 | 代理人： | 庞立岩 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov4tiny 网络 末端 检测 方法 | ||
1.一种基于YOLOV4Tiny网络的导丝末端检测方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：
步骤S1、获取导丝图像数据，
步骤S2、对所述导丝图像数据进行特征提取，其中，将特征提取网络中的残差结构分为多组，通过多个滤波器，对输入所述残差结构的导丝图像数据进行特征提取，
其中，一个滤波器对一组所述残差结构的导丝图像数据进行特征提取，并将提取的特征图与下一组所述残差结构的导丝图像数据，一起输入到下一个滤波器，进行特征提取，直至每一组残差结构的导丝图像数据全部完成特征提取，
将每一组残差结构的导丝图像数据提取的特征图进行张量连接输入到一个1×1的卷积滤波器中，得到融合后的特征图；
步骤S3、将步骤S2中得到特征图输入特征融合网络，对不同尺寸的特征图进行融合；
步骤S4、将步骤3融合后的特征图输入至特征检测网络，获取导丝末端的像素坐标值。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤S2后设置通道注意力模块，对融合后的特征图进行加权处理。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述注意力模块包括全局平均池化层、卷积核为K的1维卷积和激活函数。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤S2中，多个滤波器，通过混合膨胀卷积的方式，对输入所述残差结构的导丝图像数据进行特征提取。
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