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密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測
魏文戈; 譚曉陽 南京航空航天大學計算機科學與技術(shù)學院; 江蘇南京211106; 軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心; 江蘇南京211106; 中國計算機學會; 中國計算機學會計算機視覺專業(yè)組; 中國計算機學會人工智能與模式識別專委會; 江蘇省計算機協(xié)會人工智能專委會
關(guān)鍵詞：密集堆疊 高相似度 木塊橫截面 檢測 木塊生產(chǎn)交易
摘要：快速有效地檢測和獲取木塊橫截面信息,是提升木塊生產(chǎn)交易效率的關(guān)鍵。由于木塊往往被密集堆疊、木塊橫截面相似度高且邊界不明顯,給檢測木塊橫截面信息帶來了較大的挑戰(zhàn)。針對密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測困難,本文提出了簡單高效的Wood R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型,通過改進模型的損失函數(shù)和非極大值抑制算法來提升檢測精度,簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進特征金字塔網(wǎng)絡(luò)來保證檢測速度。實驗證明:該模型可在密集堆疊情況下精確地檢測高相似度木塊橫截面,檢測速度較快且魯棒性良好,可實際運用于木塊生產(chǎn)和交易中。
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