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基于YOLOV3模型的卷烟厂烟虫识别方法
基于YOLOV3模型的卷烟厂烟虫识别方法
作者:
刘瑞东
忻惠琴
洪金华
舒梦
陆海华
陈良
陈赞赞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
烟虫检测
YOLOV3模型
数据增强
k-means++
准确性
抗干扰能力
摘要:
为解决卷烟厂烟虫(本研究中特指烟草甲)难识别、识别不精准和难以及时掌握虫情等问题,实现烟虫的精准、高效检测,采用YOLOV3模型对烟虫进行实时检测,并采用数据增强技术和k-means++聚类方法提供充足的数据和较理想的先验框训练YOLOV3模型,以提高模型对位置、烟丝和烟末杂质等的鲁棒性.分析经训练好的YOLOV3模型准确性和抗干扰能力,结果表明:①经训练好的YOLOV3模型能够对卷烟厂烟虫进行精准检测,验证集和测试集中检测精度均达到95%以上,每帧检测速度分别为0.1121 s和0.1292 s,能够满足卷烟厂对烟虫检测精度和速度的要求.②经训练好的YOLOV3模型对黏板位置、烟丝、烟末等杂质具有一定的抗干扰能力,具备在复杂环境下安装部署的条件.③基于YOLOV3模型设计的烟虫报警处理系统能够精准检测出烟虫的数量、一定时间内烟虫的增加量及其位置.该系统在废烟处理机和烟梗分离器中取得了较好的应用效果.
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以清洁卫生为主的车间烟虫综合治理研究——以江西中烟工业公司赣南卷烟厂为例
清洁卫生
车间害虫
综合治理
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于YOLOV3模型的卷烟厂烟虫识别方法
来源期刊
烟草科技
学科
工学
关键词
烟虫检测
YOLOV3模型
数据增强
k-means++
准确性
抗干扰能力
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
烟草工艺
研究方向
页码范围
77-84
页数
8页
分类号
TS452
字数
语种
中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
烟虫检测
YOLOV3模型
数据增强
k-means++
准确性
抗干扰能力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
烟草科技
主办单位:
中国烟草总公司郑州烟草研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0861
CN:
41-1137/TS
开本:
大16开
出版地:
郑州市高新技术产业开发区枫杨街2号
邮发代号:
36-33
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
4374
总下载数(次)
11
总被引数(次)
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