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基于轻型调控网络的下茧机器视觉实时检测 被引量：5
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作者 张印辉 杨宏宽 +1 位作者 朱守业 何自芬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期261-270,共10页
针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低的问题,采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先,根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离,并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数;然后,用采集得到的线... 针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低的问题,采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先,根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离,并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数;然后,用采集得到的线阵图像合成面阵图像构建下茧检测数据集;最后,以YOLO v4目标检测模型为基础模型设计出下茧实时检测模型(Inferior cocoons net,ICNet)。该模型通过K-means算法对下茧检测数据集聚类分析来预置候选框参数提升模型精度;采用模型深度调控的方法进行模型压缩,以降低模型权重所占储存空间,提升模型速度;设计轻量级卷积模块构建轻量级特征提取网络进一步提升模型的速度。实验结果表明,本文设计的ICNet下茧实时检测模型较原YOLO v4基础模型平均检测精度提升1.87个百分点,达到95.55%,模型权重所占储存空间压缩40.82%,降为145.00 MB,平均检测速度提升91.65%,达到49.37帧/s。 展开更多
关键词 下茧 实时检测 YOLO v4 聚类分析 模型深度调控 轻量级卷积模块
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基于模型压缩与感受野增强的下茧实时检测 被引量：3
2
作者 张印辉 杨宏宽 +1 位作者 刘强 何自芬 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期29-38,共10页
针对目前选茧时下茧检测主要依赖人工目测,工作效率低的问题,提出一种基于锚点框参数预置、通道剪枝和嵌入感受野模块改进的轻量化下茧实时检测模型。首先,通过K-means聚类分析出适用于下茧检测的锚点框以预置YOLOv3模型参数;然后,根据... 针对目前选茧时下茧检测主要依赖人工目测,工作效率低的问题,提出一种基于锚点框参数预置、通道剪枝和嵌入感受野模块改进的轻量化下茧实时检测模型。首先,通过K-means聚类分析出适用于下茧检测的锚点框以预置YOLOv3模型参数;然后,根据预设的剪枝率对稀疏化训练后的模型进行基于批量正则化层缩放因子的模型剪枝,以此压缩模型的大小;最后,在剪枝后的模型中嵌入感受野模块,使模型的感受野变大,增强模型的辨别能力和鲁棒性。实验结果表明:提出的下茧实时检测模型大小为46.90 M,平均检测速度达到50.18帧/s,平均检测精度为96.80%,较原YOLOv3模型参数压缩了79.96%,平均检测速度提高了60.63%,平均检测精度提高了3.20%。 展开更多
关键词 蚕茧 下茧检测 YOLOv3模型 聚类分析 模型压缩 感受野模块
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