典型文献
基于改进SOLOv2的复杂场景下智能机器人巡检识别算法
文献摘要：
智能巡检技术逐步替代人工巡检有效提高检测效率,降低人力成本,成为智能巡检系统中的重要组成部分.目前现有的智能巡检技术在复杂场景下可识别的设备部件种类较少,检测精度和速度较低,对于小部件(例如按钮等)的识别效果较差.为了达到较好的检测效果和一定程度的广泛适用性,提出了一种基于改进SOLOv2的智能机器人巡检识别算法.本方法能较好地应对复杂场景下多种类设备部件的精准定位及模态提取问题,解决了现有智能巡检技术可识别部件种类少的问题.针对实例分割算法SOLOv2对于小目标识别精度低的问题,通过增加特征金字塔网络中大尺寸层级特征图的输出,增加小目标物体的正样本数量,提高小目标识别精度.实验结果表明,本文提出的方法相较于目前的巡检识别算法,具有更好的识别精度,复杂场景下的鲁棒性更高;相比较原有的智能巡检系统,可识别种类提高12类;相较于原始SOLOv2算法,小目标物体的精度提升10％左右,整体的识别精度也提升1.7％.
文献关键词：
智能巡检;实例分割;SOLOv2
中图分类号：
作者姓名：
吴忧;袁雪
作者机构：
北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]吴忧;袁雪-.基于改进SOLOv2的复杂场景下智能机器人巡检识别算法)[J].北京交通大学学报,2022(05):95-106
A类：
B类：
SOLOv2,复杂场景,智能机器人,机器人巡检,识别算法,智能巡检技术,替代人工,人工巡检,高检,检测效率,人力成本,智能巡检系统,设备部,检测精度,小部,按钮,检测效果,精准定位,实例分割,分割算法,小目标识别,识别精度,加特,特征金字塔网络,大尺寸,层级特征,特征图,样本数量,高小,别种,精度提升
AB值：
0.28047
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