基于改进的YOLOv3算法的集装箱箱损区域定位方法

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中文摘要：为了节省集装箱检测人力和时间成本,实现对集装箱箱损的精准评估,提出基于改进的YOLOv3算法的箱损区域定位方法:通过改进的YOLOv3网络精准定位集装箱可能受损的区域,并借助网络结构优化,显著提升细微损伤识别能力;同时,针对箱损特征实施深度定制化网络调整,包括调整模型先验框以适应不同尺寸损伤,从而确保箱损识别的准确性.试验证明:基于改进的YOLOv3网络定位箱损区域不仅有利于降低计算成本,还能确保系统实时响应,实现箱损自动化快速识别.

作者：

刘敏

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作者单位：

中远海运集装箱运输有限公司

关键词：

集装箱箱损识别深度学习 YOLOv3算法目标检测

出版年：

2024

DOI：

10.13340/j.cont.2024.09.002

集装箱化

上海海事大学

集装箱化

影响因子：0.11

ISSN：1005-5339

年,卷(期)：2024.35(9)