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基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计
被引量：
7
1
作者
杨光露
李春松
+4 位作者
李愿军
刘穗君
郭亚东
张焕龙
张杰
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期77-84,共8页
【目的】实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律。【方法】使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测。【结果】(1)CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94...
【目的】实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律。【方法】使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测。【结果】(1)CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94%以上。(2)该模型对于烟丝、粉尘颗粒等干扰因素具有一定的抗干扰能力,能实现对烟厂烟虫的精确检测,对于小个体烟虫及粘连烟虫也能获得较优的检测结果。【结论】基于CenterNet模型设计的烟虫检测报警系统能准确统计出烟虫数量,为虫情的有效预警与防治提供了保障。
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关键词
烟草甲虫
目标检测方法
CenterNet模型
检测精度
抗干扰能力
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职称材料
题名
基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计
被引量：
7
1
作者
杨光露
李春松
李愿军
刘穗君
郭亚东
张焕龙
张杰
机构
河南省中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂
贵州
中
烟
工业
有限责任公司
郑州轻
工业
大学电气信息工程学院
出处
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期77-84,共8页
基金
河南省自然科学基金项目(202300410495)
河南中烟工业有限责任公司科技攻关项目(JW2022029)
河南省科技攻关项目(212102310053)。
文摘
【目的】实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律。【方法】使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测。【结果】(1)CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94%以上。(2)该模型对于烟丝、粉尘颗粒等干扰因素具有一定的抗干扰能力,能实现对烟厂烟虫的精确检测,对于小个体烟虫及粘连烟虫也能获得较优的检测结果。【结论】基于CenterNet模型设计的烟虫检测报警系统能准确统计出烟虫数量,为虫情的有效预警与防治提供了保障。
关键词
烟草甲虫
目标检测方法
CenterNet模型
检测精度
抗干扰能力
Keywords
cigarette beetle
target detection method
CenterNet model
detection accuracy
anti-interference ability
分类号
TS452 [农业科学—烟草工业]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计
杨光露
李春松
李愿军
刘穗君
郭亚东
张焕龙
张杰
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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