检索结果-南通市图书馆

电子测量技术 2023年第9期46卷 166-174页

作者：刘浩辛山北京建筑大学电气与信息工程学院北京102627

为提高建筑工地的钢筋计数效率,围绕施工单位硬件设备算力不足,钢筋图像物体密集遮挡严重的情况,提出一种改进的轻量化YOLOv4算法。提出GCA-MobilenetV2轻量级网络替换CSPDarknet53,作为YOLOv4算法的主干特征网络。针对钢筋图像密集,物... 详细信息

为提高建筑工地的钢筋计数效率,围绕施工单位硬件设备算力不足,钢筋图像物体密集遮挡严重的情况,提出一种改进的轻量化YOLOv4算法。提出GCA-MobilenetV2轻量级网络替换CSPDarknet53,作为YOLOv4算法的主干特征网络。针对钢筋图像密集,物体间遮挡严重的情况,提出融合通道注意力机制的attention-CSP-PANet结构。针对深层网络spp结构参数量大,模型训练时梯度消失的问题,提出depthlite-spp结构,增强深层网络的感受野,提高算法的检测速度。针对一阶段回归的算法正负样本失衡问题,设计CIOU-Focal损失函数。实验证明,在自建钢筋数据集中检测精度为98.78%,对比原算法精度提升了3.36%,检测速度FPS提升了7.6,参数量仅为原算法的1/3。

关键词：钢筋计数 YOLOv4算法改进 GCA-MobilenetV2网络 attention-CSP-PANet结构 depthlite-spp结构

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