基于改进YOLO v3的机械装置目标检测算法

基于计算机视觉的机械装置检测技术虽然已有研究,但大多检测效率低。为此提出基于改进的YOLO v3算法的机械装置识别方法,对YOLO v3算法进行剪枝优化研究,即通过对图像数据标注,构建机械装置红外图像数据集;运用L1正则化将神经网络稀疏化进而剔除冗余通道,以达到网络精简。实验结果表明,进行剪枝后的目标检测算法综合性能有较大提升,其模型体积缩小82.14%,运行速度加快74.38%,准确率为92.47%,检测速率为27.9 fps.通过性能对比分析,证实此方法在满足检测准确率条件下显著提高了检测速率,降低检测所使用设备的硬件要求及功耗,易于满足实际中对机械装置快速识别检测的要求。