10.3969/j.issn.1007-130X.2022.08.011
基于SSD算法的轻量化仪器表盘检测算法
在使用传统的图像识别算法对仪器表盘中的数字进行识别时,存在着流程繁琐,处理时间较长和检测效果不佳等问题.针对上述不足,提出了一种基于深度学习的轻量化仪器表盘检测算法,该算法以单发多尺度检测算法为基础,使用深度可分离卷积代替标准卷积设计特征提取网络,以提升特征表达能力和轻量化性能;同时提出了一种基于真实框分布构建锚框的流程,设计了能量化表达锚框匹配程度的指标——匹配率,促进构建匹配度更高且锚框数量更少的锚框方案.实验结果表明,所提算法具有较少的模型参数量和计算量,具有较高的检测精度,并且可在CPU环境下满足实时检测需求.
轻量化特征提取、锚框设计、智能仪表检测、单发多尺度检测算法
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;河北省自然科学基金
2022-08-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1418-1425