一种基于Scaled-YOLOv4的城市地下综合管廊异常物检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110373441.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113221646A | 公开（公告）日 | 2021-08-06 |
| 申请公布号 | CN113221646A | 申请公布日 | 2021-08-06 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谷永辉;刘昌军 | 申请（专利权）人 | 山东捷讯通信技术有限公司 |
| 代理机构 | 青岛致嘉知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 马明月 |
| 地址 | 264200 山东省威海市环翠区羊亭镇海峰路环翠创新园智能控制研究中心办公楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
