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基于改进YOLOv8的弓网接触点检测算法研究
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作者 周俞任 韩梅 +1 位作者 田野 何志成 《电工技术》 2025年第7期36-39,44,共5页
针对高速列车在运行中弓网接触点检测困难的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的YOLOv8-HTPCP检测算法。该算法在主干网络引入Swim-transformerV2,提高模型的训练稳定性和准确性,对全局有更好的信息提取能力;使用GSConv来减轻模型的复杂度... 针对高速列车在运行中弓网接触点检测困难的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的YOLOv8-HTPCP检测算法。该算法在主干网络引入Swim-transformerV2,提高模型的训练稳定性和准确性,对全局有更好的信息提取能力;使用GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性;同时将轻量型的Ghost模块与YOLOv8算法相结合,大幅度降低网络参数量。在弓网接触点的数据集上进行消融实验和对比实验,结果表明YOLOv8-HTPCP模型的平均精度均值mAP 0.5值为98.5%,mAP 0.5~0.95值为97.8%,召回率为96.7%,参数量为2659823,与原模型YOLOv8相比mAP 0.5值、mAP 0.5~0.95值、召回率分别提高了1.6%、3.9%、1.8%且参数量降低了14.7%,为弓网几何参数检测提供了技术参考。 展开更多
关键词 弓网接触点 高速列车 YOLOv8 Swim-transformerv2
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基于改进Faster R-CNN的零食包装盒表面缺陷检测 被引量：3
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作者 巩雪 孙雪刚 +2 位作者 褚洋洋 崔功卓 李欣妍 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第23期232-240,共9页
目的针对现有食品包装盒表面缺陷检测方法存在的复杂背景下小目标缺陷检测难、漏检率高、检测精度低等问题,选择生活中常见的绿豆糕零食包装盒作为检测对象,提出一种基于改进Faster R-CNN的绿豆糕包装盒表面缺陷检测方法。方法以Faster ... 目的针对现有食品包装盒表面缺陷检测方法存在的复杂背景下小目标缺陷检测难、漏检率高、检测精度低等问题,选择生活中常见的绿豆糕零食包装盒作为检测对象,提出一种基于改进Faster R-CNN的绿豆糕包装盒表面缺陷检测方法。方法以Faster R-CNN算法架构为基础,以Swin Transformer V2-T为特征提取主干,初步提高算法对包装盒缺陷特征的提取能力;结合加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)自适应调节每个尺度特征图的权重并对不同尺寸的特征进行多尺度融合,以提高识别的准确率;通过ROIAlign结合ECA注意力机制替换ROIPooling,去除2次量化误差并进一步优化算法对包装盒缺陷的检测能力。结果本检测方法可准确提取目标缺陷,绿豆糕包装盒表面的4种缺陷的检测平均精确率(Average Precision,AP)较改进前分别提高19.66、12.96、14.56、18.86百分点,同时平均精确率均值(mean Average Precision,mAP)在IoU为0.5上较改进前提高了15.76百分点。结论改进后的模型为Faster R-CNN在食品包装盒智能化生产上的应用了提供有益的参考和经验。 展开更多
关键词 零食包装盒 缺陷检测 Faster R-CNN 加权双向特征金字塔网络(BiFPN) Swin transformerv2
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