典型文献
基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计
文献摘要：
[目的]实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律.[方法]使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测.[结果]①CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94％以上.②该模型对于烟丝、粉尘颗粒等干扰因素具有一定的抗干扰能力,能实现对烟厂烟虫的精确检测,对于小个体烟虫及粘连烟虫也能获得较优的检测结果.[结论]基于CenterNet模型设计的烟虫检测报警系统能准确统计出烟虫数量,为虫情的有效预警与防治提供了保障.
文献关键词：
烟草甲虫;目标检测方法;CenterNet模型;检测精度;抗干扰能力
中图分类号：
作者姓名：
杨光露;李春松;李愿军;刘穗君;郭亚东;张焕龙;张杰
作者机构：
河南省中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂,河南省南阳市新华东路4 号 473007;郑州轻工业大学电气信息工程学院, 河南省郑州市金水区东风路5 号 450002;贵州中烟工业有限责任公司,贵州省贵阳市友谊路25 号 550000
文献出处：
引用格式：
[1]杨光露;李春松;李愿军;刘穗君;郭亚东;张焕龙;张杰-.基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计)[J].中国烟草学报,2022(06):77-84
A类：
B类：
CenterNet,烟草甲虫,视觉检测,方法设计,卷烟厂,精准检测,虫情,使用数据,数据增强技术,数据训练,练出,实时检测,测试数据,检测精度,烟丝,粉尘颗粒,干扰因素,抗干扰能力,精确检测,粘连,模型设计,测报,报警系统,目标检测方法
AB值：
0.357781
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
