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建立了一种基于YOLOv3的新型卷积神经网络模型,用于分割QR码在图像中的位置区域。模型在取得较好定位效果的同时,能够在运算能力有限的计算机上保持实时性。并对现有基于比例关系的QR码定位算法作出改进,降低定位比例条件,加入评分系统,提高了算法对污损QR码的定位能力。
基于卷积神经网络与改进比例关系的QR码定位方法
【摘 要】
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建立了一种基于YOLOv3的新型卷积神经网络模型,用于分割QR码在图像中的位置区域。模型在取得较好定位效果的同时,能够在运算能力有限的计算机上保持实时性。并对现有基于比例关系的QR码定位算法作出改进,降低定位比例条件,加入评分系统,提高了算法对污损QR码的定位能力。
【机 构】
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武汉理工大学机电工程学院
【出 处】
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数字制造科学
【发表日期】
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2021年01期
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