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基于Yolox-BTFPN网络的输送带表面损伤检测方法
1
作者
曾宝繁
潘祖望
+1 位作者
秦坚贵
赖恒霏
《港口装卸》
2023年第6期46-49,共4页
针对现有输送带表面损伤视觉检测方法的精度和泛化能力受限于样本量和特征丰富性问题,提出一种Yolox-BTFPN检测方法,基于泊松融合算法实现输送带损伤样本的快速增广,并设计偏置纹理特征融合网络BTFPN,使模型能更准确地捕捉输送带表面缺...
针对现有输送带表面损伤视觉检测方法的精度和泛化能力受限于样本量和特征丰富性问题,提出一种Yolox-BTFPN检测方法,基于泊松融合算法实现输送带损伤样本的快速增广,并设计偏置纹理特征融合网络BTFPN,使模型能更准确地捕捉输送带表面缺陷。试验结果表明,Yolox-BTFPN网络的可靠性和收敛性可明显提高。
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关键词
输送带
损伤检测
特征提取
泊松融合
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职称材料
题名
基于Yolox-BTFPN网络的输送带表面损伤检测方法
1
作者
曾宝繁
潘祖望
秦坚贵
赖恒霏
机构
北部湾港防城港码头有限公司
出处
《港口装卸》
2023年第6期46-49,共4页
文摘
针对现有输送带表面损伤视觉检测方法的精度和泛化能力受限于样本量和特征丰富性问题,提出一种Yolox-BTFPN检测方法,基于泊松融合算法实现输送带损伤样本的快速增广,并设计偏置纹理特征融合网络BTFPN,使模型能更准确地捕捉输送带表面缺陷。试验结果表明,Yolox-BTFPN网络的可靠性和收敛性可明显提高。
关键词
输送带
损伤检测
特征提取
泊松融合
Keywords
conveyor belt
damage detection
feature extraction
poisson fusion
分类号
TH222 [机械工程—机械制造及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Yolox-BTFPN网络的输送带表面损伤检测方法
曾宝繁
潘祖望
秦坚贵
赖恒霏
《港口装卸》
2023
0
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