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基于LL_YOLO的行程码检测算法

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"行程码"的有效使用需要解决图像模糊、网络权重大等问题.本文提出一种基于损失函数改进的轻量化模型LL_YOLO(Lightweight Loss YOLO).LL_YOLO基于YOLOv5模型,通过接口在线调用图像增强函数进行画质增强、改进损失函数,提高检测精度,轻量化压缩模型.实验结果表明,LL_YOLO在图像增强与损失函数模块等的作用下,识别精度提高到91.82％,参数量降低为2.8M.因此LL_YOLO具有低参数量和计算量的优势,对高算力硬件的依赖性低,能够极大地降低应用部署成本.
LL_YOLO based travel code detection algorithm

王媛媛、田海阳、朱俊勋、严少峰、黄佳泷、宋照渝

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淮阴工学院计算机与软件工程学院,江苏 淮安 223001

江苏省物联网移动互联技术工程实验室

行程码 损失函数 轻量化 图像增强

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2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.04.023

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(4)
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