【摘 要】
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针对工业棒料存在遮挡干扰时难以快速有效识别的问题,提出了 一种基于改进YOLOv4的棒料识别算法.首先对YOLOv4进行轻量化改进,将改进的Mobilenetv3作为YOLOv4的主干网络,以减少模型参数量,提高算法的检测速度.然后提出在YOLOv4原损失函数基础上串联Repulsion损失函数,此新增损失函数包含2部分:RepGT损失和RepBox损失,RepGT损失函数计算目标预测框与相邻真实框所产生的损失值,用来减少棒料误检;RepBox损失函数计算目标预测框与相邻的其他目标预测框所产生的损失值,用
【机 构】
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西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;西安工程大学机电工程学院,陕西西安710048;绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院,浙江绍兴312030
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针对工业棒料存在遮挡干扰时难以快速有效识别的问题,提出了 一种基于改进YOLOv4的棒料识别算法.首先对YOLOv4进行轻量化改进,将改进的Mobilenetv3作为YOLOv4的主干网络,以减少模型参数量,提高算法的检测速度.然后提出在YOLOv4原损失函数基础上串联Repulsion损失函数,此新增损失函数包含2部分:RepGT损失和RepBox损失,RepGT损失函数计算目标预测框与相邻真实框所产生的损失值,用来减少棒料误检;RepBox损失函数计算目标预测框与相邻的其他目标预测框所产生的损失值,用来减少棒料漏检.实验结果表明,改进算法的检测速度为63帧/s,比原YOLOv4算法提升了20帧/s;识别准确率达到97.85％,比原YOLOv4算法提升了 1.62％.
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