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基于改进YOLOv3的输送带纵向撕裂多视角检测方法 被引量：3
1
作者 王文善 郭永存 +2 位作者 刘普壮 杨豚 童佳乐 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期28-35,80,共9页
针对输送带纵向撕裂检测中存在的检测视角单一、速度慢、精度低等问题,文章提出一种基于改进YOLOv3算法的输送带纵向撕裂多视角检测方法。首先对原始YOLOv3网络结构进行优化设计,采用29层网络模型(Darknet-29)作为特征提取网络,将原有的... 针对输送带纵向撕裂检测中存在的检测视角单一、速度慢、精度低等问题,文章提出一种基于改进YOLOv3算法的输送带纵向撕裂多视角检测方法。首先对原始YOLOv3网络结构进行优化设计,采用29层网络模型(Darknet-29)作为特征提取网络,将原有的3种不同尺度锚点改用为2种不同尺度(26×26,52×52)锚点;将位于多视角检测点的工业相机所采集的纵向撕裂图像制作成数据集,使用K-means算法对输送带纵向撕裂标签进行维度聚类分析,确定先验框参数;最后将改进的YOLOv3算法在数据集上进行测试与训练,并与其他几种算法进行比较。实验结果表明:该检测方法不仅可以较好地检测出输送带纵向撕裂,还可以分类识别出大裂纹或完全撕裂情形;相较于原始YOLOv3算法,改进后的YOLOv3算法平均检测精度均值提高0.4%,达到98.7%,检测速度提高60.6%,达到53帧/s,模型占用内存减少93 Mb,仅为141 Mb,优于YOLOv2和YOLOv3-Tiny算法。该文提出的输送带纵向撕裂检测方法具有模型占用内存低、检测精度高及速度快等优点,为输送带纵向撕裂提供了一种新的检测方案。 展开更多
关键词 YOLOv3算法 纵向撕裂 多视角 darknet-29网络模型 K-MEANS聚类
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