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基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法: 收藏
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引用; 《机械设计与研究》2021年第1期37卷 144-150,155页; 作者：毛君耿希望单德兴卢进南辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁阜新123000; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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