本发明专利技术公开了一种基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法，包括以下步骤：一、采集含有核医学影像设备的图像，对图像中的核医学影像设备进行标注，构建数据集，数据集包括图像和标注信息，将数据集划分为训练集和验证集；二、构建NMED‑DETR模型，利用步骤一得到的训练集训练NMED‑DETR模型；三、将待检测的核医学影像设备图像输入至步骤二得到的训练好的NMED‑DETR模型中，得到核医学影像设备的检测结果。本发明专利技术的基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法采用NMED‑DETR模型，不仅提高了检测精度，还减少了训练时间，在识别核医学影像设备的大目标时，较传统DETR模型有显著提升。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于移动作业机器人视觉感知领域，涉及一种基于改进detr模型的实时目标检测方法。
技术介绍
1、核医学影像技术作为医学界的一项尖端诊疗手段，在肿瘤等疾病的早期筛查中起着重要作用，其准确性和稳定性对保证医疗质量和辐射安全至关重要。通常检测人员进行质控工作时，单次承受的辐射剂量大约是正常水平的240倍，超剂量的辐射暴露增加了罹患癌症的风险。
2、在研制核医学影像设备智能检测机器人时，准确地识别和定位环境中的物体是至关重要的。设计一种实时智能目标检测方法，成为了一个迫切需要解决的挑战。
3、传统目标检测方法都是基于卷积神经网络的，如faster r-cnn、ssd和yolo等。这些方法往往使用预先定义的锚点来生成候选框，并使用非极大值抑制来筛选最终的检测结果。detr（detection transformer）模型是一种基于transformer结构的目标检测方法，与之前的大多数目标检测方法不同，detr在设计上摒弃了许多传统的组件，如锚点、非极大值抑制等，为机器人视觉感知提供了新的机会和方法。
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【技术保护点】
1.一种基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤一中所述核医学影像设备包括正电子发射断层扫描仪PET、单光子发射计算机断层扫描仪SPECT和PET/CT扫描仪。
3.如权利要求1所述的基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述卷积神经网络利用下式提取多尺度的特征图：
4.如权利要求1所述的基于改进DETR模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述动态几何位置编码模块利用下式对所述特...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤一中所述核医学影像设备包括正电子发射断层扫描仪pet、单光子发射计算机断层扫描仪spect和pet/ct扫描仪。
3.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述卷积神经网络利用下式提取多尺度的特征图：
4.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述动态几何位置编码模块利用下式对所述特征图添加动态几何位置编码：
5.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述查询生成模块利用下式生成单查询向量：
6.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，其特征在于，步骤二中所述多尺度全局和局部注意力层利用下式进行多尺度特征融合：
7.如权利要求1所述的基于改进detr模型的核医学影像设备目标检测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜伟平，赵伟，邢立腾，高佳，雷灏，陈露，程璨，
申请(专利权)人：江苏省计量科学研究院江苏省能源计量数据中心，
类型：发明
国别省市：
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