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题名轻量化CenterNet网络的二维条码定位算法
被引量：8
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作者
万伟彤
李长峰
朱华波
陶友瑞
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机构
河北工业大学机械工程学院
常州铭赛机器人科技股份有限公司
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期128-135,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFB2009400)资助。
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文摘
针对复杂工业、物流运输场景中传统的二维条码定位算法效率和稳定性较低的问题,提出了一种基于轻量化的CenterNet网络的二维条码定位算法。针对实际情况中二维条码尺寸变化问题,采用CSPDarkNet53-tiny作为主干网络并对其加以修改。添加SPP模块以提高网络精度,对CenterNet的上采样以及输出模块部分进行轻量化改造,使用5×5深度可分离卷积代替普通卷积,并在训练时采用余弦退火学习率策略防止过拟合。实验结果表明,在定位准确率仅比YOLOv4-tiny降低0.64%的情况下,不仅能够避免传统算法准确率受背景影响大、鲁棒性不强等问题,而且实时推理速度可以达到124 fps,可以更好的用于低硬件配置下各种二维条码定位。
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关键词
目标检测
二维条码定位
CenterNet网络
轻量化网络
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Keywords
object detection
two-dimensional barcode positioning
CenterNet network
lightweight network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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