領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
現(xiàn)階段倉內(nèi)糧堆表面的糧情檢測可由智能設(shè)備協(xié)助完成。智能設(shè)備所采集的糧堆表面圖片背景密集復雜、顆粒互相重疊對檢測形成噪聲干擾。為解決目標檢測算法對不完善顆粒的高漏檢率并提高模型檢測速度，本研究對輕量化網(wǎng)絡(luò)模型YOLOV4-Tiny進行優(yōu)化。首先，增加小目標檢測層提升高語義信息利用率，其次，嵌入基于指數(shù)思想優(yōu)化的SENet注意力機制模塊，由此設(shè)計增強特征提取網(wǎng)絡(luò)提升模型在復雜背景中對不完善顆粒的特征提取能力，提高檢測精度并降低漏檢率。最后，以深度可分離卷積作為主干部分殘差網(wǎng)絡(luò)的特征提取方式，減少模型的參數(shù)計算量，優(yōu)化模型部署并解決實時性差的問題。實驗表明本研究所提出的改進算法IDS-YOLO在檢測速度和檢測精度之間達到了平衡，相比于其他對比算法模型的均值平均精度平均提升了6.2%；幀率值達到88.03，滿足實時檢測的要求，改進后模型參數(shù)量的大小僅有5.51 MB。
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