[发明专利]一种基于YOLOv3的传送带托辊检测方法在审
| 申请号： | 202010611209.7 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111754498A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 马建伟;候向关;臧绍飞;叶永斌;牛怡雯 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 时亚娟 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于YOLOv3的传送带托辊检测方法，属于计算机视觉和深度学习领域，通过将YOLOv3的特征提取网络darknet53更换为轻量级特征提取网络Mobilenet，将YOLOv3损失函数中的边框损失和中心损失替换为GIOU损失，构建改进YOLOv3‑Mobilenet的皮带托辊检测模型。在训练集上训练所述模型，在测试集上测试其性能，将性能测试结果和其他模型性能进行比较。本发明提出的目标识别方法泛化能力强，实现了对托辊的有效检测，为后续判别皮带是否脱离轨道及监测运行状态提供了有效保障，减小参数计算量的同时，提高了原YOLOv3目标检测模型的速度及准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov3 传送带 检测 方法 | ||
【主权项】：
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