【摘 要】
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针对目前工业中气门识别过程存在重叠目标漏检率高、检测精度较低、目标包裹度差、圆心定位不准的问题，提出了一种基于双重检测的气门识别方法。首先运用数据增强对样本进行轻量扩充；其次以深度卷积网络为基础，加入空间金字塔池化层(SPP)和路径聚合网络(PAN)，同时调整先验框、改进损失函数，从而提取气门预测框；最后以霍夫圆变换(CHT)的方法对预测框中的气门进行二次识别，达到精准识别气门区域的目的。通过对比
【机 构】
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郑州大学软件学院; 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心;
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划课题（2020YFB1712401）;河南省科技攻关项目(212102310039);中国铁路北京集团公司科技研究开发计划重大课题（2021AY03）
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针对目前工业中气门识别过程存在重叠目标漏检率高、检测精度较低、目标包裹度差、圆心定位不准的问题，提出了一种基于双重检测的气门识别方法。首先运用数据增强对样本进行轻量扩充；其次以深度卷积网络为基础，加入空间金字塔池化层(SPP)和路径聚合网络(PAN)，同时调整先验框、改进损失函数，从而提取气门预测框；最后以霍夫圆变换(CHT)的方法对预测框中的气门进行二次识别，达到精准识别气门区域的目的。通过对比原YOLOv3、YOLOv4、传统霍夫圆形识别方法，采用精确率、召回率、重合度进行联合效果评估。实验结果
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