【摘 要】
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为了提高基于计算机视觉的钢包运输车车号罐号检测定位的准确性，降低在污损情况下的检测误差，减少罐号面积较小导致的漏检问题以及提升检测速度，提出一种基于改进YOLOv5网络的车号罐号检测识别方法。通过在特征提取网络中加入注意力机制，增强模型的特征提取能力；通过将骨干网络升级为轻量级的GhostBottleNeck加快了模型的推理速度；通过对目标字符进行仿射变换，将扭曲变形字符转换为接近正面视角，进而利
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51904161）； 内蒙古自治区自然科学基金资助项目（2019BS06005）； 内蒙古自治区高等学校科学研究资助项目（NJZY20095）； 内蒙古自治区科技计划资助项目（2019GG138）；
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为了提高基于计算机视觉的钢包运输车车号罐号检测定位的准确性，降低在污损情况下的检测误差，减少罐号面积较小导致的漏检问题以及提升检测速度，提出一种基于改进YOLOv5网络的车号罐号检测识别方法。通过在特征提取网络中加入注意力机制，增强模型的特征提取能力；通过将骨干网络升级为轻量级的GhostBottleNeck加快了模型的推理速度；通过对目标字符进行仿射变换，将扭曲变形字符转换为接近正面视角，进而利用改进的ResNet网络进行单字符识别。结果表明，改进后的网络在钢包车号定位的精度达到了90.3%，召回率为87.3%，最终号码识别准确率为97.7%，说明该方法可有效实现钢包运输车车号罐号的精确定位与识别，为智能化管理提供可靠的数据支持。
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