基于改进yolov5的复杂环境落石检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于改进yolov5的复杂环境落石检测方法，属于灾害监测技术领域，步骤如下：获取落石图片数据集，并对落石图片数据集中的落石图片进行预处理，得到落石图片训练集和落石图片验证集；基于ECA注意力机制、BasicRFB模块构建GhostNet主干网络，并基于GhostNet主干网络对yolov5网络模型进行改进，得到改进的yolov5网络模型；对改进的yolov5网络模型进行训练和验证，得到落石检测网络模型；获取待检测的落石图片，并利用落石检测网络模型对待检测的落石图片进行预测，得到该待检测的落石图片的检测结果。本发明解决了复杂环境下山体落石检测效率低和准确度不足的问题。

《基于改进yolov5的复杂环境落石检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024102832839，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为陈辉;张露;王东坡;闫帅星，申请日期为2024-03-13，公开（公告）日期为2024-05-07，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/82 (2022.01)，高新资质：未报高企。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：本发明公开了一种基于改进yolov5的复杂环境落石检测方法，属于灾害监测技术领域，步骤如下：获取落石图片数据集，并对落石图片数据集中的落石图片进行预处理，得到落石图片训练集和落石图片验证集；基于ECA注意力机制、BasicRFB模块构建GhostNet主干网络，并基于GhostNet主干网络对yolov5网络模型进行改进，得到改进的yolov5网络模型；对改进的yolov5网络模型进行训练和验证，得到落石检测网络模型；获取待检测的落石图片，并利用落石检测网络模型对待检测的落石图片进行预测，得到该待检测的落石图片的检测结果。本发明解决了复杂环境下山体落石检测效率低和准确度不足的问题。

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