摘要
本发明公开了一种用于货架药品实时监控的目标检测方法,将基于深度学习的目标检测方法应用于货架药品实时监控,对于管理员来说,该发明使得他们不用在店里不停地走动来检查替换库存,相反的他们甚至坐在电脑前就知道整个货架上的药品状态,对货架状态实现智能监督。该方法在SSD的基础上针对药品检测进行优化,将视觉Attention机制用于目标检测算法的多尺度特征图的融合中,通过在货架药品场景数据下的学习,重新设计的目标检测算法对小物体和遮挡物体检测的性能有所提升,且检测算法的实时性满足系统的要求。
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