【摘 要】
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针对辐射环境下核废料检测准确率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的辐射环境下核废料检测算法Dense-Dilated-YOLO V3。实验结果表明,Dense-Dilated-YOLO V3在不增加参
【机 构】
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西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室,西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
【基金项目】
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国防科工局核能开发科研项目([2016]1295);国家自然科学基金项目(11602292);国家自然科学基金青年基金项目(61701421)
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针对辐射环境下核废料检测准确率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的辐射环境下核废料检测算法Dense-Dilated-YOLO V3。实验结果表明,Dense-Dilated-YOLO V3在不增加参数的情况下扩大了网络感受野,也有效避免图像信息的损失,同时能够在核辐射环境下提取到更多的目标细节特征,对辐射环境下目标检测的准确率可达93.29%,比原算法提高5.53%,召回率可达91.73%,提高了8.28%,有效解决了复杂辐射环境下核废料检测准确率低的问题,为辐射环境下核废料检测提供了新的途径。
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