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题名小尺寸低对比度的传送带破损检测方法
被引量：1
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作者
韩雅洁
郝晓丽
牛保宁
薛晋东
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
国网太原供电公司
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出处
《太原理工大学学报》
北大核心
2025年第1期148-156,共9页
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基金
山西省应用基础研究项目(201901D111100)。
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文摘
【目的】针对已有模型在检测小尺寸、与背景对比度低的破损时易出现漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv4的检测模型。【方法】针对小尺寸问题,首先设计了DDS unit替换主干网络中的Res unit,利用不同层次特征跨层连接的方式获得完整丰富的多尺度特征完成小尺寸破损的检测。其次,在分类损失函数中引入梯度协调机制动态调整小尺寸破损的权重使其得到充分训练。针对破损与背景对比度低的问题,首先在主干网络深层网络层中嵌入坐标注意力机制,增强模型对破损特征的关注度,降低背景噪声的干扰。其次,设计精确解耦头通过解决分类、定位任务对特征需求的矛盾提升检测精度。【结果】实验表明,模型的平均精度较YOLOv4提升了3.92%,小尺寸的划伤类破损、与背景低对比度的磨损类破损的检测精度分别提升4.32%和4.24%,可有效解决漏检、误检问题。
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关键词
传送带破损
YOLOv4
DDS
unit
梯度协调机制
坐标注意力机制
精确解耦头
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Keywords
damage of conveyor belt
YOLOv4
DDS unit
gradient harmonized mechanism
coordinate attention mechanism
accurate decoupled head
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分类号
TK421
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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