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对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。 相似文献
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传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 相似文献