基于深度学习的仪表目标检测算法

孙顺远; 杨挺

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基于深度学习的仪表目标检测算法

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针对工业环境中仪表安装不固定,且存在大量干扰的问题.文中利用改进的SSD目标检测算法对仪表进行定位检测,并对数字进行识别.将SSD的基础网络更换为ResNet-50.接着加入特征金字塔FPN,增强对于小目标的检测.在位置回归中引入GIoU作为比较任意两个形状的新度量,将定位损失由Smooth L1 loss变为GIoU loss.最后利用4层卷积神经网络对数字式仪表进行读数.试验结果表明,该方法在测试集上达到78.96 mAP,0～9数字识别率达到98.3％.在仪表定位、数字识别中效果明显.

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来源
《仪表技术与传感器》 |2021年第6期|104-108|共5页
作者
孙顺远; 杨挺;
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作者单位

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122;

江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 目标检测; 仪表检测; 特征金字塔网络; 卷积神经网络; 数字识别;

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