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集装箱化
2024,
Vol.
35
Issue
(9) :
7-11.
DOI:
10.13340/j.cont.2024.09.002
基于改进的YOLOv3算法的集装箱箱损区域定位方法
刘敏
集装箱化
2024,
Vol.
35
Issue
(9) :
7-11.
DOI:
10.13340/j.cont.2024.09.002
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来源:
维普
万方数据
基于改进的YOLOv3算法的集装箱箱损区域定位方法
刘敏
1
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作者信息
1.
中远海运集装箱运输有限公司
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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.
关键词
集装箱
/
箱损识别
/
深度学习
/
YOLOv3算法
/
目标检测
引用本文
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出版年
2024
集装箱化
上海海事大学
集装箱化
影响因子:
0.11
ISSN:
1005-5339
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