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本发明涉及固定资产的自动检测与种类识别，为一种智能的固定资产视觉识别方法及系统，其方法包括：采集固定资产的视频图像数据；对图像数据进行人工标注，获得标注后的图像数据集；构建视觉识别模型，利用标注后的图像数据集对模型进行训练和优化；视觉识别模型中残差注意力模块结合调制可变形卷积和仅有键内容因子的注意力机制，基于内卷算子的路径聚合模块利用内卷算子去适应不同空间位置的视觉元素；GFocal检测端模块在对图像进行边界框回归时，使用一般分布表示去建模回归标签，以建模固定资产的边界框；应用视觉识别模型对固定
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117853785A
(43)申请公布日2024.04.09
(21)申请号202311729476.4(51)Int.Cl.
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