【摘 要】
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机器视觉利用视觉传感器获取图像信息,并利用卷积神经网络进行特征提取和分类,取得了较为理想的效果。现如今,老旧核设施的退役所产生的大量固体废物急需处理,然而此类危险工作环境不适于进行人工作业,采用机器视觉配合相关硬件设备代替人力可以极大提升工作效率,减少人员接触。而当今机器视觉领域的一些主流目标检测网络,由于计算复杂度高、参数多,使得该类方法很难在算力有限的移动硬件平台上保持较快的检测速度。本文围绕
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机器视觉利用视觉传感器获取图像信息,并利用卷积神经网络进行特征提取和分类,取得了较为理想的效果。现如今,老旧核设施的退役所产生的大量固体废物急需处理,然而此类危险工作环境不适于进行人工作业,采用机器视觉配合相关硬件设备代替人力可以极大提升工作效率,减少人员接触。而当今机器视觉领域的一些主流目标检测网络,由于计算复杂度高、参数多,使得该类方法很难在算力有限的移动硬件平台上保持较快的检测速度。本文围绕目前固体废物处置过程的目标检测与分类需求,进行轻量化目标检测网络的研究,对YOLOv5目标检测网络的主干和瓶颈部分进行改造,在保证模型识别精度的前提下,减少模型参数量,提高模型检测速度。主要研究工作如下:（1）基于YOLOv5目标检测模型进行轻量化改造。提出YOLOv5-ms轻量化目标检测模型,设计M-block结构改造YOLOv5主干网络,并使用Sim SPPF空间金字塔池化替换SPPF提升计算速度,相比于基准模型参数量下降28%,计算量下降27%;（2）提出融合注意力机制的YOLOv5-ms Att目标检测模型。对YOLOv5-ms模型瓶颈部分进行进一步改进,融入Sim AM注意力机制,并使用GSConv卷积模块代替标准卷积,在实现模型轻量化提升检测速度的同时,准确率相比于YOLOv5s及YOLOv5-ms分别提升了0.7个百分点和1.0个百分点;（3）设计并实现轻量化目标检测软件系统。编写图形人机交互界面,与YOLOv5-ms Att算法相结合,形成完整的目标检测软件系统,实现对不同输入的图像或视频的实时检测。本文提出一种轻量化的目标检测算法YOLOv5-ms Att,并设计实现轻量化目标检测软件系统,可以对固体废物分拣场景中的目标进行精准快速的识别与分类定位,对推动机器人在固体废物处置工作中的高效率应用有实际的应用价值。
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