【摘 要】
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原木楞堆是林业木材收获过程中原木暂存和运输的重要方式,传统的楞堆原木材积或根数计量方法都是采用人工检尺的方法,这种方法需要大量的人力,并且容易受到工作人员的工作态度和经验影响。本文对现有原木端面识别系统进行调研,针对现有原木端面检测系统的不足,设计了一种基于SSD（Single Shot MultiBox Detector,SSD）的改进目标检测算法,使模型不仅实现了自然环境堆放的清楞和混楞原木端
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原木楞堆是林业木材收获过程中原木暂存和运输的重要方式,传统的楞堆原木材积或根数计量方法都是采用人工检尺的方法,这种方法需要大量的人力,并且容易受到工作人员的工作态度和经验影响。本文对现有原木端面识别系统进行调研,针对现有原木端面检测系统的不足,设计了一种基于SSD（Single Shot MultiBox Detector,SSD）的改进目标检测算法,使模型不仅实现了自然环境堆放的清楞和混楞原木端面的识别,并能够对手机和相机拍摄的分辨率远高于模型输入限制的图像进行检测。论文的主要工作如下:（1）提出了一种基于RC-SSD的目标检测算法考虑系统的实用性,选取目标检测中速度较快的SSD算法,首先将SSD第一有效特征层和第二有效特征层进行融合,用于提高网络对较小端面原木的识别能力;再引入RFB（Receptive Field Block,RFB）模块,RFB模块结合了空洞卷积和多尺度卷积核,能够提高网络的感受野,能够较好识别小目标;然后将CBAM（Convolutional Block Attention Module,CBAM）注意力模块添加到SSD的有效特征层,提高SSD的特征提取能力,对于遮挡重叠或阴影覆盖等有较好效果。将传统SSD算法与RC-SSD算法分别对原木楞堆数据集进行测试。结果表明:在包含小目标原木较多的混楞数据集上RC-SSD目标检测算法召回率比传统SSD提高1 5.47%。（2）提出了对手机和相机图像直接进行检测的RCO-SSD目标检测算法RC-SSD网络的输入限制为300*300像素,无法对手机和相机拍摄的图像直接检测。针对此问题进一步改进成RCO-SSD目标检测算法,首先对图像进行含重叠区域（Overlapping Areas）的分割,分割后的图像用RC-SSD网络进行端面识别,识别完成后将结果用非极大抑制策略进行复原。实验结果证明,RCO-SSD算法能够将手机和相机拍摄的图像进行原木端面识别,其中的重叠区域分割机制能够保证原图中的原木根数得到正确统计,不会因为同一根原木被分割至多个图像中导致最后结果的增加。（3）提出了一种基于WOA-BP的原木端面面积计算方法本文使用RCO-SSD对原木图像的检测结果可以获得单根原木所占像素个数,将其与每个原木对应的真实数据对应,使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）优化BP（Back Propagation,BP）神经网络构建原木端面面积回归预测模型,WOA-BP提升了模型的精度和稳定性,预测结果满足实际工作的要求。（4）设计并实现了移动端原木自动检尺系统将本文设计的RCO-SSD检测算法进行部署,通过前端界面拍摄照片传入后台服务器调用本文算法进行检测,将检测结果返回前端后,经前端确定算法的检测效果是否精确,最后保存至数据库中实现原木根数统计;又将其与WOA-BP结合实现了原木端面面积的计算功能,通过参照物与其他原木之间的比例关系,计算出原木端面的真实面积。本文设计的App能够让工作人员在验收现场提高工作效率。
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