一种基于YOLO-FOD的密集架通道异物检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请涉及一种基于YOLO‑FOD的密集架通道异物检测方法，它包括如下步骤：制作YOLO‑FOD数据集并划分为训练集和验证集，对训练集中的图像进行增强处理；构建YOLO‑FOD网络模型，所述YOLO‑FOD网络模型包括主干网络、特征融合结构和双头结构；使用训练集对所述YOLO‑FOD网络模型进行训练；使用训练好的YOLO‑FOD网络模型进行通道异物检测。本发明通过融合关键点检测算法与分类算法，实现对不断变化的通道区域与异物位置的精准定位，并通过位置关系判断通道内的异物状态，解决了现有技术在检测边界不明确的情况下准确率低的问题。

《一种基于YOLO-FOD的密集架通道异物检测方法（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 202411088692X，当前法律状态为已下证，由南昌航空大学提出申请，发明人为熊邦书;雷思浩;欧巧凤;张少杰;余磊;饶智博;陈九九，申请日期为2024-08-09，公开（公告）日期为2024-11-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (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：本申请涉及一种基于YOLO‑FOD的密集架通道异物检测方法，它包括如下步骤：制作YOLO‑FOD数据集并划分为训练集和验证集，对训练集中的图像进行增强处理；构建YOLO‑FOD网络模型，所述YOLO‑FOD网络模型包括主干网络、特征融合结构和双头结构；使用训练集对所述YOLO‑FOD网络模型进行训练；使用训练好的YOLO‑FOD网络模型进行通道异物检测。本发明通过融合关键点检测算法与分类算法，实现对不断变化的通道区域与异物位置的精准定位，并通过位置关系判断通道内的异物状态，解决了现有技术在检测边界不明确的情况下准确率低的问题。

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