密集堆叠下的高相似度木块横截面检测

• 作者: 谭晓阳 魏文戈
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 密集堆叠 高相似度 木块横截面 检测 木块生产交易 损失函数 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 642-649
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201806001

摘要

快速有效地检测和获取木块横截面信息,是提升木块生产交易效率的关键.由于木块往往被密集堆叠、木块横截面相似度高且边界不明显,给检测木块横截面信息带来了较大的挑战.针对密集堆叠下的高相似度木块横截面检测困难,本文提出了简单高效的Wood R-CNN网络模型,通过改进模型的损失函数和非极大值抑制算法来提升检测精度,简化网络结构和改进特征金字塔网络来保证检测速度.实验证明:该模型可在密集堆叠情况下精确地检测高相似度木块横截面,检测速度较快且鲁棒性良好,可实际运用于木块生产和交易中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭晓阳	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	25	119	6.0	10.0
5	魏文戈	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0