一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质（人工智能、计算机视觉）

本发明涉及一种人工智能技术，提供了一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质，其中，方法包括：接收待检测图像；根据预设的要求调整所述待检测图像的尺寸大小，生成第一检测图像；将所述第一检测图像发送至神经网络模型中进行匹配识别，生成检测框和分类识别信息以及分类识别信息对应的分类概率值；判断所述分类概率值是否大于预设的分类概率阈值；若大于，则将所述检测框和分类识别信息作为识别的分类结果。通过本发明的技术方案，能够有效提高检测精度，降低检测时间。本发明的方法比现有技术的检测方法要优越，更多的体现在提高了识别准确率和增加了运算速度。

《一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质（人工智能、计算机视觉）》是一发明专利，专利号为 2019101146215，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为赵峰;王健宗;肖京，申请日期为2019-02-14，公开（公告）日期为2024-05-07，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/25 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、计算机视觉、目标检测算法应用、物体定位识别、多目标检测、图像实时分析、模型推理、交通抓拍、工业质检、安防摄像头、无人机识别、智慧零售。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种人工智能技术，提供了一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质，其中，方法包括：接收待检测图像；根据预设的要求调整所述待检测图像的尺寸大小，生成第一检测图像；将所述第一检测图像发送至神经网络模型中进行匹配识别，生成检测框和分类识别信息以及分类识别信息对应的分类概率值；判断所述分类概率值是否大于预设的分类概率阈值；若大于，则将所述检测框和分类识别信息作为识别的分类结果。通过本发明的技术方案，能够有效提高检测精度，降低检测时间。本发明的方法比现有技术的检测方法要优越，更多的体现在提高了识别准确率和增加了运算速度。

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