基于改进SOLO神经网络钢包起重挂钩的识别测定

作     者：狄泽波 马丽 张继凯 白红英 Di Zebo;Ma Li;Zhang Jikai;Bai Hongying

作者机构：内蒙古科技大学信息工程学院 北京市商业学校商贸信息系 鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系 

基　　金：2022年度内蒙古自治区自然科学基金项目(2022QN06003) 内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019BS06005) 

出 版 物：《冶金能源》 (Energy For Metallurgical Industry)

年 卷 期：2023年第42卷第4期

页      码：47-50页

摘      要：为了提高基于计算机视觉的检测钢包挂钩分割的准确性,提出了一种基于改进SOLO网络挂钩的识别方法。首先构造卷积神经网络ResNeXt并将其设计为SOLO的主干网络,用于提取挂钩的特征;其次为了更好地解决挂钩多尺度的问题引入特征金字塔网络(FPN),构造ResNeXt-FPN网络结构;最后将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,在类别预测生成的同时,对挂钩生成对应的实例分割掩码。实验结果表明,改进SOLO算法的平均召回率和精确率分别达到82.10%和97.70%,优于其它公开算法网络。

主 题 词：钢铁行业 图像分割 特征金字塔 SOLO算法 

学科分类：12[管理学] 080602[080602] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0806[工学-电气类] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-1617.2023.04.011

馆 藏 号：203122785...