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基于PP-PicoDet的改型轻量级烟丝异物检测算法
1
作者
李建军
誉东明
+1 位作者
刘会杰
孙熊伟
《中国烟草学报》
北大核心
2025年第5期20-30,共11页
【目的】解决烟丝振槽中混杂的运动异物难以快速、准确检测问题,实现针对烟丝中小、弱异物的在线检测模型性能的强化。【方法】基于GMM(Gaussian Mixture Model)理论构建脱机烟丝背景颜色模型,实现异常目标显著性快速建模;优化PP-PicoDe...
【目的】解决烟丝振槽中混杂的运动异物难以快速、准确检测问题,实现针对烟丝中小、弱异物的在线检测模型性能的强化。【方法】基于GMM(Gaussian Mixture Model)理论构建脱机烟丝背景颜色模型,实现异常目标显著性快速建模;优化PP-PicoDet检测网络的注意力增强机制,强化空间纹理信息的表达,提升对异常目标结构特征的感知;分析并构建小样本友好的损失函数,利用高斯模型实现标签损失重分配,提升模型对小占比样本的激励。【结果】在自建平台上,改型模型以0.5%的额外计算时延换取了精确率和召回率指标5.8%的性能提升。【结论】该技术满足烟丝生产中异物检测任务对时效性和可靠性要求,实现烟丝生产效率的提升。
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关键词
目标检测
PP-PicoDet
gmm建模
显著性检测
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职称材料
题名
基于PP-PicoDet的改型轻量级烟丝异物检测算法
1
作者
李建军
誉东明
刘会杰
孙熊伟
机构
广西中烟工业有限责任公司
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所
出处
《中国烟草学报》
北大核心
2025年第5期20-30,共11页
基金
中国科学院安徽工业研究院六安院院企联合基金“LAY202205”(202205)。
文摘
【目的】解决烟丝振槽中混杂的运动异物难以快速、准确检测问题,实现针对烟丝中小、弱异物的在线检测模型性能的强化。【方法】基于GMM(Gaussian Mixture Model)理论构建脱机烟丝背景颜色模型,实现异常目标显著性快速建模;优化PP-PicoDet检测网络的注意力增强机制,强化空间纹理信息的表达,提升对异常目标结构特征的感知;分析并构建小样本友好的损失函数,利用高斯模型实现标签损失重分配,提升模型对小占比样本的激励。【结果】在自建平台上,改型模型以0.5%的额外计算时延换取了精确率和召回率指标5.8%的性能提升。【结论】该技术满足烟丝生产中异物检测任务对时效性和可靠性要求,实现烟丝生产效率的提升。
关键词
目标检测
PP-PicoDet
gmm建模
显著性检测
Keywords
object detection
PP-PicoDet
gmm
modeling
saliency detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS47 [农业科学—烟草工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PP-PicoDet的改型轻量级烟丝异物检测算法
李建军
誉东明
刘会杰
孙熊伟
《中国烟草学报》
北大核心
2025
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