【摘 要】
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为解决卷烟厂烟虫(本研究中特指烟草甲)难识别、识别不精准和难以及时掌握虫情等问题,实现烟虫的精准、高效检测,采用YOLOV3模型对烟虫进行实时检测,并采用数据增强技术和k-m
【机 构】
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浙江中烟工业有限责任公司宁波卷烟厂
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为解决卷烟厂烟虫(本研究中特指烟草甲)难识别、识别不精准和难以及时掌握虫情等问题,实现烟虫的精准、高效检测,采用YOLOV3模型对烟虫进行实时检测,并采用数据增强技术和k-means++聚类方法提供充足的数据和较理想的先验框训练YOLOV3模型,以提高模型对位置、烟丝和烟末杂质等的鲁棒性。分析经训练好的YOLOV3模型准确性和抗干扰能力,结果表明:①经训练好的YOLOV3模型能够对卷烟厂烟虫进行精准检测,验证集和测试集中检测精度均达到95%以上,每帧检测速度分别为0.112 1 s和0.129 2 s,能
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