【摘 要】
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基于计算机视觉中的目标检测技术,利用单目视觉领域的单点多盒探测法(SSD),构建了针对小物体的目标检测模型,使用置信度误差与位置误差相结合的加权损失函数引导网络训练。研究结果表明:SSD算法在微塑料颗粒物的检测平均正确率可达89.2%。相比单一光学检测方法以及计算机视觉领域同类目标检测方法,可以更加准确、高效地进行自动微塑料颗粒物检测。
【机 构】
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江西医学高等专科学校,江西 上饶 334100;景德镇学院,江西 景德镇 333000
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基于计算机视觉中的目标检测技术,利用单目视觉领域的单点多盒探测法(SSD),构建了针对小物体的目标检测模型,使用置信度误差与位置误差相结合的加权损失函数引导网络训练。研究结果表明:SSD算法在微塑料颗粒物的检测平均正确率可达89.2%。相比单一光学检测方法以及计算机视觉领域同类目标检测方法,可以更加准确、高效地进行自动微塑料颗粒物检测。
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