【摘 要】
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鉴于在目前安检过程中,安检设备的X光图像中包裹内物品排布密集、交叉重叠等情况导致安检效率低下的问题,文中提出采用Crowd-YOLOv3算法解决实现包裹中限制品的检测。该算法在主干网络和检测器间嵌入优化的FPN模型,将网络的上下级语义信息融合,提升了算法的检测性能;在结构损失函数上,该算法引入IoG来判定限制品的重叠程度,提升了算法对密集、重叠限制品的检测效果;实验数据通过网络传送。实验结果表明,
【基金项目】
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国家自然科学基金(51365017),江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2018-S328)
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鉴于在目前安检过程中,安检设备的X光图像中包裹内物品排布密集、交叉重叠等情况导致安检效率低下的问题,文中提出采用Crowd-YOLOv3算法解决实现包裹中限制品的检测。该算法在主干网络和检测器间嵌入优化的FPN模型,将网络的上下级语义信息融合,提升了算法的检测性能;在结构损失函数上,该算法引入IoG来判定限制品的重叠程度,提升了算法对密集、重叠限制品的检测效果;实验数据通过网络传送。实验结果表明,Crowd-YOLOv3算法有效提升了安检设备对限制品的查准率和召回率,比传统YOLOv3算法的平均检测
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