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基于改进YOLOv5的皮革瑕疵检测算法
被引量:
4
1
作者
刘俊豪
王美林
+2 位作者
谢兴
宋烨兴
许莉花
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期240-249,共10页
皮革瑕疵检测是工业皮革生产行业中质量控制的重要环节,针对工业皮革瑕疵在线检测中存在计算复杂度高、对小目标检测效果差、数据样本少等问题,提出一种基于注意力机制的轻量化皮革瑕疵检测算法GPC-YOLOv5。使用工业相机采集瑕疵图片并...
皮革瑕疵检测是工业皮革生产行业中质量控制的重要环节,针对工业皮革瑕疵在线检测中存在计算复杂度高、对小目标检测效果差、数据样本少等问题,提出一种基于注意力机制的轻量化皮革瑕疵检测算法GPC-YOLOv5。使用工业相机采集瑕疵图片并对其进行标注,制作瑕疵数据集,利用YOLOv5s模型进行目标检测。使用ImgAug数据增强技术扩充原始数据集的数量,并在训练过程中结合Mosaic数据增强方法解决数据样本少的问题。在YOLOv5的基础上,使用轻量化的GhostNet模块替换主干网络和颈部的卷积模块,有效减少模型的参数量和计算量,通过改进激活函数减少网络复杂度并加快计算速度,以满足实时性需求。在主干网络中加入新型注意力机制Polarized Self-Attention模块,增强网络对于小目标瑕疵的特征提取能力。实验结果表明,相比YOLOv5,GPC-YOLOv5算法的参数量和计算量分别减少25.4%和28.5%,总体mAP达到89.2%,能够有效提高检测精度并加快检测速度。
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关键词
皮革瑕疵
轻量型yolov5
算法
注意力机制
深度学习
目标检测
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职称材料
基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警研究
2
作者
袁璞
王冠琪
+1 位作者
宋刚伟
何超
《自动化与仪表》
2024年第6期132-136,共5页
为及时发现设备的不安全状态,预防潜在的安全隐患,降低设备故障的风险,提出了基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警方法,确保水电厂稳定运行。利用摄像机采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像,提升图像清晰度;通过...
为及时发现设备的不安全状态,预防潜在的安全隐患,降低设备故障的风险,提出了基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警方法,确保水电厂稳定运行。利用摄像机采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像,提升图像清晰度;通过在轻量型YOLOv5算法提取增强AI视频图像的特征;通过在预测框筛选机制内,引入得分惩罚机制,结合提取的特征,预测水电厂设备的不安全状态;通过声音预警形式,对不安全状态预测结果进行自动化预警。实验证明,该方法可有效实时采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像;可精准预测水电厂设备的不安全状态,可有效自动化预警设备不安全状态,并呈现预警级别与时间等信息。
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关键词
AI视频技术
水电厂设备
不安全状态
自动化预警
摄像机
轻量型yolov5
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的皮革瑕疵检测算法
被引量:
4
1
作者
刘俊豪
王美林
谢兴
宋烨兴
许莉花
机构
广东工业大学信息工程学院
西昌学院机械与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期240-249,共10页
基金
国家自然科学基金(U1701266,62002069)
广东省科技计划(2019A050513011)
广州市科技计划(202002030386)。
文摘
皮革瑕疵检测是工业皮革生产行业中质量控制的重要环节,针对工业皮革瑕疵在线检测中存在计算复杂度高、对小目标检测效果差、数据样本少等问题,提出一种基于注意力机制的轻量化皮革瑕疵检测算法GPC-YOLOv5。使用工业相机采集瑕疵图片并对其进行标注,制作瑕疵数据集,利用YOLOv5s模型进行目标检测。使用ImgAug数据增强技术扩充原始数据集的数量,并在训练过程中结合Mosaic数据增强方法解决数据样本少的问题。在YOLOv5的基础上,使用轻量化的GhostNet模块替换主干网络和颈部的卷积模块,有效减少模型的参数量和计算量,通过改进激活函数减少网络复杂度并加快计算速度,以满足实时性需求。在主干网络中加入新型注意力机制Polarized Self-Attention模块,增强网络对于小目标瑕疵的特征提取能力。实验结果表明,相比YOLOv5,GPC-YOLOv5算法的参数量和计算量分别减少25.4%和28.5%,总体mAP达到89.2%,能够有效提高检测精度并加快检测速度。
关键词
皮革瑕疵
轻量型yolov5
算法
注意力机制
深度学习
目标检测
Keywords
leather defect
lightweight
yolov
5
algorithm
attention mechanism
deep learning
object detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警研究
2
作者
袁璞
王冠琪
宋刚伟
何超
机构
国网陕西安康水力发电厂
出处
《自动化与仪表》
2024年第6期132-136,共5页
文摘
为及时发现设备的不安全状态,预防潜在的安全隐患,降低设备故障的风险,提出了基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警方法,确保水电厂稳定运行。利用摄像机采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像,提升图像清晰度;通过在轻量型YOLOv5算法提取增强AI视频图像的特征;通过在预测框筛选机制内,引入得分惩罚机制,结合提取的特征,预测水电厂设备的不安全状态;通过声音预警形式,对不安全状态预测结果进行自动化预警。实验证明,该方法可有效实时采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像;可精准预测水电厂设备的不安全状态,可有效自动化预警设备不安全状态,并呈现预警级别与时间等信息。
关键词
AI视频技术
水电厂设备
不安全状态
自动化预警
摄像机
轻量型yolov5
Keywords
AI video technology
hydropower plant equipment
unsafe state
automated early warning
camera
lightweight
yolov
5
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的皮革瑕疵检测算法
刘俊豪
王美林
谢兴
宋烨兴
许莉花
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
2
基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警研究
袁璞
王冠琪
宋刚伟
何超
《自动化与仪表》
2024
0
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职称材料
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