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题名基于深度学习的目标检测算法综述
被引量：69
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作者
吴雪
宋晓茹
高嵩
陈超波
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机构
西安工业大学电子信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期4-7,18,共5页
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基金
陕西省重点研发计划资助项目(2018KW-022,2017KW-009)。
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文摘
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习目标检测算法的研究现状和发展方向。首先介绍卷积神经网络(CNN)的研究进展和经典模型;然后对目前主流的基于深度学习的两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的发展、改进和不足进行归纳;最后对深度学习目标检测两种主流算法进行比较并做出总结和未来展望。
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关键词
目标检测
卷积神经网络
两阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法
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Keywords
target detection
convolutional neural network(CNN)
two-stage target detection algorithm
one-stage target detection algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的玉米粒识别系统的设计与实现
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作者
丁电宽
李健
李立新
邵军波
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机构
安阳师范学院物理与电气工程学院
中国计量大学信息工程学院
安阳市军博软件有限公司
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出处
《现代农业科技》
2025年第14期150-154,165,共6页
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基金
河南省科技攻关项目(222102220113)
安阳市科技发展计划项目(2022C01GX043)。
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文摘
玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识别系统,利用百度飞桨的EasyData智能数据服务平台对数据集进行标注和预处理,搭建了玉米粒识别模型并进行训练和测试。该系统实现了高效率和高精度的玉米粒识别,可以广泛应用于玉米品质检测等领域。经测试,模型部署到硬件之后,该系统在玉米粒识别任务上的准确率达到了95%以上。
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关键词
深度学习
玉米粒识别
两阶段目标检测
图像处理
特征点提取
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Keywords
deep learning
maize kernel recognition
two-stage object detection
image processing
feature point extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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