基于轻量化分割网络的违禁品识别算法

作     者：姚少卿 苏志刚 Yao Shaoqing;Su Zhigang

作者机构：中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300 中国民航大学中欧航空工程师学院天津300300 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2021年第58卷第2期

页      码：219-227页

摘      要：针对传统语义分割算法参数量大、运行慢,不利于违禁品识别技术实际应用的问题,提出一种基于轻量化分割网络的违禁品识别算法。在模型的浅层特征层设计空洞卷积模块来扩大网络的感受野,减少误分类并提升分割精细度。在深层特征层设计非对称卷积模块取代传统单一串联卷积操作,降低计算复杂度。实验结果表明,所提算法在识别精度和速度上取得了均衡的性能,平均交并比(mIoU)达73.18×10^(-2),每秒传输帧数(FPS)达27.1。

主 题 词：图像处理 违禁品识别 空洞卷积模块 非对称卷积模块 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0702[理学-物理学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/LOP202158.0210022

馆 藏 号：203102813...