【摘 要】
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传统基于灰度梯度分割的液位识别方法容易受到光照、清晰度等因素的影响,鲁棒性较低.为了解决这一问题,本文提出采用深度学习的液位图像检测算法;针对量器玻璃管液位线特点裁剪网络压缩卷积层,加快提取速度;使用K-means聚类设计先验框,增强尺度适应性.实验结果表明,基于YOLOv4的改进模型在液位线动态识别中,平均准确率mAP达到98.63％,帧处理速度达到了40fps.
【机 构】
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上海大学 机电工程与自动化学院;上海船舶研究设计院
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传统基于灰度梯度分割的液位识别方法容易受到光照、清晰度等因素的影响,鲁棒性较低.为了解决这一问题,本文提出采用深度学习的液位图像检测算法;针对量器玻璃管液位线特点裁剪网络压缩卷积层,加快提取速度;使用K-means聚类设计先验框,增强尺度适应性.实验结果表明,基于YOLOv4的改进模型在液位线动态识别中,平均准确率mAP达到98.63％,帧处理速度达到了40fps.
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