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| 亮度增强的多尺度垃圾检测 | |
| 作者姓名： | 卢卓群 闵卫东 汪文翔 余光华 |
| 作者单位： | 1.南昌大学信息工程学院330031;2.江西省智慧城市重点实验室330047;3.南昌大学软件学院330047; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(62076117,61762061)；江西省智慧城市重点实验室(20192BCD40002)。 |
| 摘 要： | 垃圾检测能减少资源浪费、缓解环境污染,对环境保护具有重要意义.针对现有方法在图像昏暗和物体细小情况下存在误识别、漏检的问题,本文提出了一种亮度增强的多尺度垃圾检测方法.首先在亮度增强模块中,利用跳跃连接增强各层级垃圾图像特征的关联性,解决了昏暗条件下的垃圾误识别问题.然后在多尺度垃圾检测模块中,使用密集连接将不同尺度特征进行融合,提高了对细小垃圾特征的学习能力,解决了细小垃圾存在的漏检问题.本文方法在自制数据集和公共数据集上的mAP达到了96.62%和93.81%.实验结果表明,该方法解决了图像昏暗和物体细小情况下的误识别、漏检问题,优于现有的YOLOv4等主流方法. |
| 关 键 词： | 多尺度 垃圾检测 跳跃连接 密集连接 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |