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题名轻量化瓦楞纸板表面缺陷检测算法的研究
被引量：2
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作者
李西兴
刘涛
周宏娣
吴锐
陈佳豪
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机构
湖北工业大学机械工程学院
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出处
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2024年第5期88-95,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51805152)
湖北省自然科学基金项目(2024AFB816)
湖北省重点研发计划项目(2023BEB043)。
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文摘
针对瓦楞纸板表面缺陷检测速度慢和识别准确率低等问题,提出基于改进YOLOv5s的轻量化瓦楞纸板表面缺陷检测算法YOLOv5s-GCS。将YOLOv5s骨干网络中原有的Conv模块替换为GhostConv模块,用C2f模块替换C3模块,并集成置换注意力机制(SA)模块;在YOLOv5s颈部网络末端引入SA模块;通过构建瓦楞纸板表面缺陷数据集进行试验验证。试验结果显示,YOLOv5s-GCS算法平均精度均值达到95.0%、召回率达到89.2%、精确率达到92.5%,较原始YOLOv5s分别提高2.3%,1.3%,2.8%;检测速度达到19.9帧/s,较原始YOLOv5s提高5.7帧/s。YOLOv5s-GCS算法更有利于迁移部署与实际应用。研究为表面缺陷领域的实时检测提供参考。
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关键词
YOLOv5s
表面缺陷检测
置换注意力机制
GhostConv模块
C2f模块
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Keywords
YOLOv5s
surface defect detection
shuffle attention(SA)
GhostConv module
C2f module
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分类号
TB487
[一般工业技术—包装工程]
TH165.4
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名智能车交通标志的改进YOLOv5识别算法
被引量：1
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作者
易明发
代广珍
周先存
王冠凌
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机构
安徽工程大学电气工程学院
皖西学院电子与信息工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1436-1444,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61572366)
安徽高校自然科学研究重大项目(J2021ZD0116)
皖江高端装备制造协同创新中心开放基金项目(GCKJ2018013)。
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文摘
在硬件平台受限条件下,为提高智能车的性能,权衡实时识别交通标志的精度和速度,在YOLOv5的基础上,提出了针对嵌入式边缘设备的智能车交通标志识别的YOLOv5s_ghost_bi_sa算法。使用GhostConv替代部分普通卷积,在减少卷积结构参数的同时提高网络的拟合能力;添加置换注意力机制(Shuffle Attention,SE),在空间注意力与通道注意力的基础上加入了特征分组与通道置换,提高对小目标的关注度;采用加权双向特征金字塔网络结构,加强特征融合。由华为ModelArts平台协同Hilens_kit设备收集制作数据集,实验结果表明:针对数据集大图像中的小目标采用双向跨尺度连接,将表层特征与深层特征融合,配合注意力机制,增加重要特征的权重,从而提高算法对于小目标检测的精度,YOLOv5s_ghost_bi_sa算法的mAP0.5达到98.8%,召回率达到97.9%,模型大小仅为11.6 MB,Hilens_kit平台上预测速度为62帧/s。在相同的测试环境下,与原YOLOv5s算法相比,精度高出0.8%,浮点运算量下降58%,模型体积压缩4.6倍,预测速度提升2.7倍。YOLOv5s_ghost_bi_sa算法可以有效地实现智能车交通标志的实时识别。
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关键词
传感器信号处理
交通标志识别
YOLOv5
GhostConv
置换注意力机制
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Keywords
traffic information engineering
the smart car
traffic sign recognition
YOLOv5
GhostConv
shuffle attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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