针对输送带表面纹理复杂且缺乏边缘设备实时准确识别损伤的现状,提出一种基于RW-YOLOv3的输送带表面损伤实时检测算法。首先,采用结构重参数化RepVGG网络替换YOLOv3算法原主干网络DarkNet53,实现输送带表面损伤快速精准检测;然后将交并...针对输送带表面纹理复杂且缺乏边缘设备实时准确识别损伤的现状,提出一种基于RW-YOLOv3的输送带表面损伤实时检测算法。首先,采用结构重参数化RepVGG网络替换YOLOv3算法原主干网络DarkNet53,实现输送带表面损伤快速精准检测;然后将交并比(Intersection over Union,IoU)损失、分类置信度损失和SIFI相似度加权求和构建预测框与目标框,并进行匹配生成代价矩阵,再通过计算最小代价矩阵,找到最优Wasserstein传输距离实现最优标签分配,从而减少正负样本不平衡造成的误差;最后,基于多尺度检测和结果融合,完成输送带表面损伤实时准确检测。实验结果表明,提出的算法较YOLOv3算法,检测精度均值提升了8.36%,检测速度提高了51.36 FPS,与其他算法相比,所提算法精度高、速度快,满足高带速下输送带表面损伤实时检测需求。展开更多
文摘针对输送带表面纹理复杂且缺乏边缘设备实时准确识别损伤的现状,提出一种基于RW-YOLOv3的输送带表面损伤实时检测算法。首先,采用结构重参数化RepVGG网络替换YOLOv3算法原主干网络DarkNet53,实现输送带表面损伤快速精准检测;然后将交并比(Intersection over Union,IoU)损失、分类置信度损失和SIFI相似度加权求和构建预测框与目标框,并进行匹配生成代价矩阵,再通过计算最小代价矩阵,找到最优Wasserstein传输距离实现最优标签分配,从而减少正负样本不平衡造成的误差;最后,基于多尺度检测和结果融合,完成输送带表面损伤实时准确检测。实验结果表明,提出的算法较YOLOv3算法,检测精度均值提升了8.36%,检测速度提高了51.36 FPS,与其他算法相比,所提算法精度高、速度快,满足高带速下输送带表面损伤实时检测需求。
