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一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

Research on Statistical Method of Product Classification Based on Deep Learning

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对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数.首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计.实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计.

王占云、闫志华

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郑州大学机械工程学院,河南 郑州 450001

深度学习 分类统计 图像识别 fasterR-CNN ROl池化

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(3)
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