密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測
魏文戈; 譚曉陽 南京航空航天大學計算機科學與技術學院; 江蘇南京211106; 軟件新技術與產業化協同創新中心; 江蘇南京211106; 中國計算機學會; 中國計算機學會計算機視覺專業組; 中國計算機學會人工智能與模式識別專委會; 江蘇省計算機協會人工智能專委會
關鍵詞：密集堆疊 高相似度 木塊橫截面 檢測 木塊生產交易
摘要：快速有效地檢測和獲取木塊橫截面信息,是提升木塊生產交易效率的關鍵。由于木塊往往被密集堆疊、木塊橫截面相似度高且邊界不明顯,給檢測木塊橫截面信息帶來了較大的挑戰。針對密集堆疊下的高相似度木塊橫截面檢測困難,本文提出了簡單高效的Wood R-CNN網絡模型,通過改進模型的損失函數和非極大值抑制算法來提升檢測精度,簡化網絡結構和改進特征金字塔網絡來保證檢測速度。實驗證明:該模型可在密集堆疊情況下精確地檢測高相似度木塊橫截面,檢測速度較快且魯棒性良好,可實際運用于木塊生產和交易中。
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