[发明专利]工业环境下基于改进的CenterNet网络目标检测方法在审
| 申请号： | 202110723531.3 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113255837A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 孙小惟;邓承志;唐聪;徐晨光;汪胜前;吴朝明 | 申请（专利权）人： | 南昌工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/66;G06T7/73 |
| 代理公司： | 南昌大牛知识产权代理事务所(普通合伙) 36135 | 代理人： | 刘华 |
| 地址： | 330200 江西*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了工业环境下基于改进的CenterNet网络目标检测方法，包括以下步骤：采集包含待检测目标的若干图像;构建CenterNet网络的训练数据集；对CenterNet网络进行改进，包括利用ResNet‑50代替ResNet‑18的深度残差神经网络，利用训练数据集对CenterNet网络进行训练，获得目标检测模型；利用目标检测模型对工业环境中的待检测目标进行检测，获取目标的位置信息和分类信息。本发明通过使用层数更深的深度残差网络，既保证了目标检测速度，又提高了目标检测精度，特别是增强了对工业环境下的多目标和小目标物体的检测识别能力，且相对于传统算法，普适性更优。 | ||
| 搜索关键词： | 工业 环境 基于 改进 centernet 网络 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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