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一种基于深度可分离卷积YOLOv4模型的滤袋袋口位置检测方法

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本发明公开一种基于深度可分离卷积YOLOv4模型的滤袋袋口位置检测方法，该方法首先通过摄像头采集传送带上的滤袋袋口图片；然后对所有图片进行数据增强，并对图像进行标注，构建滤袋袋口数据集；再构建基于深度可分离卷积的YOLOv4目标检测模型，设置训练参数，采用滤袋袋口数据集对基于深度可分离卷积的YOLOv4目标检测模型进行训练；最后将待检测的滤袋袋口图片输入训练后的基于深度可分离卷积的YOLOv4目标检测模型中，输出已经标注出检测框位置以及滤袋袋口类别的待检测的滤袋袋口图片。本发明的方法减小了模型的总参数量，提高了模型的计算速度。

著录项

公开/公告号CN113887395A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN202111152052.7
发明设计人王宪保;余皓鑫;周宝;陈科宇;雷雅彧;翁扬凯;
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申请日2021-09-29
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人贾玉霞
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
入库时间 2023-06-19 13:32:21

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