[发明专利]一种基于Scaled-YOLOv4的城市地下综合管廊异常物检测方法在审
| 申请号： | 202110373441.6 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113221646A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 谷永辉;刘昌军 | 申请（专利权）人： | 山东捷讯通信技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 264200 山东省威海市环翠区*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于Scaled‑YOLOv4的城市地下综合管廊异常物检测方法，包含以下几个步骤：使用地下管廊摄像头对异常物的图像进行采集；对获得的图像进行清洗、标注，建立地下综合管廊异常物图像训练集与测试集；使用Scaled‑YOLOv4对训练集数据训练，并在测试集进行测试，得到测试结果。由于数据集的异常物图像数据量较小，完成数据预处理后，使用训练集对Scaled‑YOLOv4模型进行训练，在测试集上对模型进行评估；然后将训练好的Scaled‑YOLOv4模型用于城市地下综合管廊异常物的检测。本发明对地下综合管廊中的异常物进行了准确的检测，实用性强，准确度高，同时保持速度和准确性，在速度与精度之间实现较好的平衡。可广泛应用于地下综合管廊异常物图像目标检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 scaled yolov4 城市 地下 综合 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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