【摘 要】
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自然环境下的原木楞堆摆放参差不齐，端面大小不一，且存在遮挡、重叠、被阴影覆盖等现象，识别效果不理想。为了提高原木端面识别率，笔者对原木端面识别方法进行了研究。采用深度学习的方法，针对混楞堆原木端面大小差距较大、较小原木难以检测以及遮挡情况下不容易提取有效特征等问题，以速度较快的SSD（single shot multibox detector）网络为基础网络，对conv＿fc7使用上采样后与con
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2020204003）； 河北省高等学校科学技术研究项目（BJ2019008,ZD2016158）；
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自然环境下的原木楞堆摆放参差不齐，端面大小不一，且存在遮挡、重叠、被阴影覆盖等现象，识别效果不理想。为了提高原木端面识别率，笔者对原木端面识别方法进行了研究。采用深度学习的方法，针对混楞堆原木端面大小差距较大、较小原木难以检测以及遮挡情况下不容易提取有效特征等问题，以速度较快的SSD（single shot multibox detector）网络为基础网络，对conv＿fc7使用上采样后与conv4＿3融合替换原conv4＿3,将conv4＿3和conv＿fc7两个有效特征层进行结合，增加了感受野，提高了该特征层对较小原木端面的特征提取能力；在整体结构上加入融合多尺度卷积核和空洞卷积的RFB（receptive field block）模块，又在网络中引入能够使网络学习特征权重加强对有效特征关注的CBAM （convolutional block attention module）,增强了特征识别能力。实验使用从原木验收现场采集的图像，结果表明：改进SSD目标检测网络对清楞原木的检测精确率达96.37%,召回率96.81%,AP值99.06%;在含有较多小目标原木的混楞测试集检测中改进SSD检测精确率97.00%,召回率92.90%,AP达到95.33%,召回率比SSD提高了14.03%。改进SSD网络增强了SSD目标检测网络的抗干扰能力，扩大了感受野，提高了原木端面实时检测性能。
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