【摘 要】
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随着科技的发展以及生活水平的提高,目标检测技术在许多传统行业给人们提供了很大的方便,尤其基于深度学习的目标检测算法,在智慧物流、国防安全、医疗等领域有着重要的应用。如何提高物流运输效率,合理计算寄件费用以及避免损伤寄件成为物流行业的一大痛点。设计一款可以自动识别和检测包裹体积的设备将有效解决这个问题。但是由于检测场景比较复杂、检测包裹尺寸大小不同,给包裹体积检测带来了重大考验。本文以包裹体积检测为
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随着科技的发展以及生活水平的提高,目标检测技术在许多传统行业给人们提供了很大的方便,尤其基于深度学习的目标检测算法,在智慧物流、国防安全、医疗等领域有着重要的应用。如何提高物流运输效率,合理计算寄件费用以及避免损伤寄件成为物流行业的一大痛点。设计一款可以自动识别和检测包裹体积的设备将有效解决这个问题。但是由于检测场景比较复杂、检测包裹尺寸大小不同,给包裹体积检测带来了重大考验。本文以包裹体积检测为研究对象,采用YOLOv5s算法对其进行研究,结合检测的准确度和网络训练速度,对YOLOv5s算法进行改进。本文主要工作如下:首先,改进YOLOv5s网络结构。YOLOv5s算法存在训练网络耗费时间过长、残差网络过于冗长的问题,本文引入了Merge-and-Run残差网络算法,缩短了训练网络时间。由于包裹大小不一,导致出现包裹漏检的问题。使用Mish替代leaky＿relu激活函数,解决小目标漏检问题。此外,干扰物影响也容易导致网络出现误检,采用CIOU替换GIOU预测回归,提高预测回归精度。然后,针对在特殊环境下受光照因素影响,采集的包裹照片分辨率不足,导致包裹目标识别率的下降,进而影响到包裹目标识别这一问题,本文采用一种Calhe直方图均衡化算法在网络预处理阶段进行预处理,得到分辨率较高的图像,使得YOLOv5s目标识别鲁棒性更好。最后,设计基于双目视觉的包裹体积检测系统,基于CUDA的并行加速实现目标识别算法。通过双目摄像头进行图像采集,采用张正友标定法对图像的标定预处理。通过目标检测算法提取出包裹图像,根据轮廓提取和角点检测对包裹图像进行测点匹配,从而测量出投影面积。通过SGBM立体匹配算法计算得出视差值,根据相似三角形法计算出包裹体积深度信息。根据实验结果分析,本文所改进的YOLOv5s神经网络对包裹目标识别准确率、识别速度以及训练网络的速度都有所提高,并且利用双目视觉测量包裹体积,可以满足实际需求。
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