【摘 要】
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风险防范和安全运行是工业生产的首要目标,在生产车间遗留杂物等会为事故的发生埋下隐患。近年来,遗留物检测领域的许多算法在公共数据集上取得了不错的进展,但由于工业场景较为复杂,这些算法漏检率和误判率高,迁移效果较差。根据工业场景特点提出并设计了一种端到端多目标的遗留物品检测和识别算法。构建了遗留行为数据集和遗留物数据集,遗留行为数据集共46个视频,包含6类人员遗留行为,遗留物数据集共3600张图像,包
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风险防范和安全运行是工业生产的首要目标,在生产车间遗留杂物等会为事故的发生埋下隐患。近年来,遗留物检测领域的许多算法在公共数据集上取得了不错的进展,但由于工业场景较为复杂,这些算法漏检率和误判率高,迁移效果较差。根据工业场景特点提出并设计了一种端到端多目标的遗留物品检测和识别算法。构建了遗留行为数据集和遗留物数据集,遗留行为数据集共46个视频,包含6类人员遗留行为,遗留物数据集共3600张图像,包含10类目标、10029个遗留目标矩形实例。算法第一阶段在空间上利用YOLOv5和双背景模型检测前景目标,针对工业场景中目标相似度高的问题,利用聚类优化anchor初始值,挖掘训练样本,在不增加模型复杂度的情况下提高了检测精度。算法第二阶段在时间上利用Deep Sort跟踪前景目标并进行遗留判定,在初始化跟踪器时利用与上一帧的不同检测结果优化了跟踪器分配,针对工业场景中人员行为特点提出了目标匹配识别策略,将物品与所属者进行配对,物品失配时将被识别为遗留物。使用遗留数据集进行训练和测试,实验结果表明,在光照变化、小目标、遮挡等挑战下,端到端多目标的遗留物检测和识别算法准确率较高。但由于跟踪器的设置和网络的推理计算使得算法的计算复杂度较高,检测速率低于传统算法,未来需要进一步对算法进行模型策略优化。
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