【摘 要】
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针对待检测的密集堆垛的钢管数量大、背景杂乱、拍摄角度和光照条件不一致、钢管截面形状和堆垛不整齐等复杂场景,在研究分析传统图像识别方法和现有基于卷积神经网络的目标检测方法的不足的基础上,提出了利用变分自编码器模型实现目标物体的半自动标注,然后提出了计及排斥力损失的目标检测优化算法对密集堆垛图像中的钢管截面进行精确识别。现场图像进行识别实验的结果证明,对于复杂场景下的钢管识别,此算法具有很高的精度和鲁
【机 构】
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南京信息职业技术学院数字商务学院,中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心
【基金项目】
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南京信息职业技术学院校青蓝工程优秀骨干教师培养对象(2020XGG10)。
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针对待检测的密集堆垛的钢管数量大、背景杂乱、拍摄角度和光照条件不一致、钢管截面形状和堆垛不整齐等复杂场景,在研究分析传统图像识别方法和现有基于卷积神经网络的目标检测方法的不足的基础上,提出了利用变分自编码器模型实现目标物体的半自动标注,然后提出了计及排斥力损失的目标检测优化算法对密集堆垛图像中的钢管截面进行精确识别。现场图像进行识别实验的结果证明,对于复杂场景下的钢管识别,此算法具有很高的精度和鲁棒性。相对于现有的方法,本算法具有更好的识别效果和工程实用性,具有很高推广意义。
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