基于YOLOv5的航空维修工具识别

丁发军; 刘韶坤; 刘义平

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基于YOLOv5的航空维修工具识别

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基于YOLOv5的目标检测算法,对图像进行采集、打标、训练,检测了YOLOv5图像识别的精度。结果表明:对于变形小、无重影图像的识别精度高达0.92,对于显示模糊、内容扭曲的图像识别精度为0.76,识别精度降低17.4%。目前,YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度,但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。

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来源
《中国民航飞行学院学报》 |2023年第6期|65-68|共4页
作者
丁发军; 刘韶坤; 刘义平;
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作者单位

中国民用航空飞行学院;

深圳航空有限责任公司;

南航工程技术分公司西安基地;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
航空维修; 工具识别; YOLOv5; 目标检测算法;

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