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      密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測(cè)

      魏文戈; 譚曉陽(yáng) 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)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(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì); 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)視覺專業(yè)組; 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專委會(huì); 江蘇省計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)人工智能專委會(huì)

      關(guān)鍵詞:密集堆疊 高相似度 木塊橫截面 檢測(cè) 木塊生產(chǎn)交易 

      摘要:快速有效地檢測(cè)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(cè)木塊橫截面信息帶來了較大的挑戰(zhàn)。針對(duì)密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測(cè)困難,本文提出了簡(jiǎn)單高效的Wood R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型,通過改進(jìn)模型的損失函數(shù)和非極大值抑制算法來提升檢測(cè)精度,簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進(jìn)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)來保證檢測(cè)速度。實(shí)驗(yàn)證明:該模型可在密集堆疊情況下精確地檢測(cè)高相似度木塊橫截面,檢測(cè)速度較快且魯棒性良好,可實(shí)際運(yùn)用于木塊生產(chǎn)和交易中。

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