-
题名基于YOLOv5s的轻量化可回收饮料瓶颜色识别
被引量:1
- 1
-
-
作者
王振
方海峰
曹晋
吴群彪
-
机构
江苏科技大学机械工程学院
-
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第3期160-166,共7页
-
基金
国家自然科学基金青年科学基金(11502098)
江苏省科技成果转化专项资金(BA2017090)
江苏省青蓝工程人才项目资助。
-
文摘
针对不同颜色的可回收饮料瓶回收价值不同,进而需要解决颜色识别分选问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化模型并配合DELTA并联机器人分选设备进行智能识别分选。模型减少了原Backbone中C3数量,并使用1×1的卷积核代替了C3和Conv模块部分3×3的卷积核,采用GhostConv替代传统Conv,CIOU损失增加了检测框尺度、长和宽的损失,提高了矩形框回归效果,选择CIOU Loss作为bounding box的损失函数,通过对其他传统模型对比实验,验证了模型的有效性。结果表明,参数量和计算量相较原模型分别减少了33.80%和36.84%,对回收饮料瓶颜色的识别时间达到了0.008 s,识别图片速度125张/s,识别精度达到了97%。较传统模型,改进YOLOv5s模型识别准确率更高,识别速度更快。
-
关键词
YOLOv5s
目标检测
可回收饮料瓶识别
-
Keywords
YOLOv5s
object detection
recyclable bottle recognition
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-