基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法

作     者：毛君 耿希望 单德兴 卢进南 MAO Jun;GENG Xiwang;SHAN Dexing;LU jinnan

作者机构：辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁阜新123000 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2021年第37卷第1期

页      码：144-150,155页

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F1值分别为9293%和9573%,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。

主 题 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 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2021.0029

馆 藏 号：203102457...