貨運(yùn)列車摘鉤部件識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2024-04-28 17:20:23王偉梁琪周俊石磊高旭朝
電腦知識(shí)與技術(shù) 2024年4期
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)
王偉 梁琪 周俊 石磊 高旭朝
摘要：針對(duì)小尺寸列車風(fēng)管與折角塞門的識(shí)別問題，提出一種多尺度特征增強(qiáng)的YOLOv5s檢測(cè)算法。首先在主干網(wǎng)絡(luò)Backbone增加了一個(gè)大尺寸特征圖，使用C2f（CSP bottleneck with 2 convolution and forward） 模塊豐富新增特征圖的梯度流信息；然后在Neck部分采用殘差特征增強(qiáng)和自適應(yīng)空間特征融合等兩種方式增強(qiáng)特征金字塔模型的多尺度特征的融合表征能力，并使用路徑聚合模型增強(qiáng)坐標(biāo)回歸信息以提高定位能力；最終在檢測(cè)頭Head部分獲得了4種尺度的特征圖，其中新增特征圖的尺寸最大，用于增強(qiáng)小尺寸目標(biāo)的檢測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多尺度特征增強(qiáng)的YOLOv5s比原來(lái)的YOLOv5s在平均精度上提升了2.0%，優(yōu)于其他檢測(cè)器，提升了小尺寸風(fēng)管和折角塞門的檢測(cè)能力。
關(guān)鍵詞： 深度學(xué)習(xí); 目標(biāo)檢測(cè)；列車風(fēng)管；折角塞門；多尺度特征
中圖分類號(hào)：TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1009-3044（2024）04-0011-05
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