基于改进FoveaBox的废杂塑料检测

文生平; 陈敬福; 冯泽锋; 朱珂郁

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基于改进FoveaBox的废杂塑料检测

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塑料制品的产量和种类的飞速增长,给废杂塑料的回收带来极大的挑战;目前面对恶劣和高强度的工作环境,仍然依靠大量人工分拣,无疑亟待自动化升级;为解决上述问题,提出了一种改进的FoveaBox目标检测算法;针对废杂塑料分选背景复杂的问题,采用ResNeXt-101作为主干网络替代ResNet-50来提高特征提取能力;针对外形差异大的问题,采用带缩放系数的可变形卷积来提高卷积过程的有效感受野;针对目标间彼此遮挡问题,采用带层级控制因子的软化加权锚点机制来提高被遮挡目标的检测精度;结果表明,基于改进FoveaBox的废杂塑料检测算法检测平均精度均值达到85.79%,检测速度为71.4 ms,该检测算法较强的实用性得到验证。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第4期|66-71|共6页
作者
文生平; 陈敬福; 冯泽锋; 朱珂郁;
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作者单位

华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室;

华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室;

福建师范大学环境科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
塑料分选; 目标检测; 改进FoveaBox; 可变形卷积; 软化加权锚点;

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