| 基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法 |
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| 引用本文： | 毛君,耿希望,单德兴,卢进南.基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法[J].机械设计与研究,2021,37(1):144-150,155. |
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| 作者姓名： | 毛君 耿希望 单德兴 卢进南 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁阜新123000 |
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| 摘 要： | 为了识别装煤列车车厢编号图像,提出一种基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法.首先,引入Retinex图像增强算法对暗光条件下采集的低照度车厢编号图像进行增强,提高低照度车厢编号图像质量;通过分层多尺度区域推荐网络增强对多尺度、小目标车厢编号检测能力;使用基于GIoU的边框回归损失函数,提高车厢编号识别回归框准确率.在环境复杂的装车现场进行实验,车厢编号识别模型在平均精度和Fl值分别为92.93％和95.73％,在开发套件上的推理速度为1帧/s.提出的车厢编号识别方法具有准确率高、识别速度快、漏检率低的优点,为车厢编号识别智能化提出新思路.
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| 关 键 词： | 车厢编号 小目标检测 多尺度 GIoU边框回归损失函数 低照度图像 |
Train Number Recognition Method Using Improved Faster R-CNN Network |
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| MAO Jun,GENG Xiwang,SHAN Dexing,LU jinnan.Train Number Recognition Method Using Improved Faster R-CNN Network[J].Machine Design and Research,2021,37(1):144-150,155. |
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| Authors: | MAO Jun GENG Xiwang SHAN Dexing LU jinnan |
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