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基于改进RetinaNet的医用塑瓶装箱计数算法

邱吕  任德均  郜明  付磊  吴华运  胡云起  
【摘要】:为提高医用塑瓶包装生产线上装箱计数的效率、准确率及稳定性,本文提出一种基于深度学习的装箱计数检测算法,实现在线实时计数。首先,构建以Res Net为骨架网络,使用特征金字塔网络产生多尺度特征图并适当删减卷积层的改进Retina Net网络。然后,使用聚类算法优化Anchor尺寸,使算法能够自适应歪瓶、倒瓶等异常情况下的计数检测,从而降低漏检率并提高定位精度。最后,在实际装箱数据集上对算法进行实验评测,结果表明该算法抗干扰能力强、稳健可靠,在满足生产条件下能够快速、准确地对装箱塑瓶进行计数检测,计数精度可达99. 98%以上,单张检测时间为33ms,满足了生产线实时检测要求。

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