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密集堆叠下的高相似度木块横截面检测

魏文戈; 谭晓阳 南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 江苏南京211106; 软件新技术与产业化协同创新中心; 江苏南京211106; 中国计算机学会; 中国计算机学会计算机视觉专业组; 中国计算机学会人工智能与模式识别专委会; 江苏省计算机协会人工智能专委会

关键词:密集堆叠 高相似度 木块横截面 检测 木块生产交易 

摘要:快速有效地检测和获取木块横截面信息,是提升木块生产交易效率的关键。由于木块往往被密集堆叠、木块横截面相似度高且边界不明显,给检测木块横截面信息带来了较大的挑战。针对密集堆叠下的高相似度木块横截面检测困难,本文提出了简单高效的Wood R-CNN网络模型,通过改进模型的损失函数和非极大值抑制算法来提升检测精度,简化网络结构和改进特征金字塔网络来保证检测速度。实验证明:该模型可在密集堆叠情况下精确地检测高相似度木块横截面,检测速度较快且鲁棒性良好,可实际运用于木块生产和交易中。

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