5个研究背景和意义示例,教你写计算机YOLOv5模型论文

今天分享的是关于YOLOv5模型的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到YOLOv5模型等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的特钢棒材标记信息码识别系统研究

这是一篇关于深度学习,图像增强,信息码识别,循环生成对抗网络,YOLOv5模型的论文, 主要内容为随着社会的发展,消费者对产品生产信息越发关注,而特钢作为各行业发展不可或缺的产品,其需求量巨大,因此特钢棒材生产信息的追溯成了钢厂的工作重心。目前钢厂仅能实现成捆棒材的信息追溯而不能精确到单根,客户不能精准的选购合适的特钢棒材,甚至因退换货造成经济损失。本文根据钢厂实际生产需求,开发基于深度学习的特钢棒材标记信息码识别系统,辅助特钢棒材精整线追溯单根棒材生产信息。本文研究内容主要包括信息码识别系统的设计与开发以及适用于钢厂环境的图像增强与信息码识别算法的研究,具体内容如下:1)根据钢厂现场环境以及实际需求,确定信息码识别系统的总体方案,搭建棒材检测模块、机器视觉模块与数据处理模块,确定系统工作流程;2)确定图像增强算法的基础模型为循环生成对抗网络,基于U-net网络重新设计生成网络并在转换器与解码器之间添加空间注意力模块,选取低照度图像与光照条件较好的图像进行不同的图像预处理获得杂点较多图像与质量较高的图像,分别为X域与Y域图像,训练得到具备将X域图像转化为Y域图像能力的生成网络,将信息码图像按照低照度图像预处理方法处理过后输入训练所得生成网络输出质量较高的信息码图像,提出基于循环生成对抗网络的图像增强算法;3)确定YOLOv5模型为信息码识别算法的基础模型,训练获得标志点检测模型与信息码识别模型,标志点模型检测到标志点后基于余弦定理进行字符旋正,并将旋正后的图像输入信息码检测模型获得信息码结果,提出基于字符旋正的信息码识别算法;4)针对基于字符旋正的信息码识别算法需要2个检测模型的问题,以长边定义法定义旋转边框并利用环形平滑标签解决角度边界问题,为YOLOv5模型添加角度预测机制,训练获得多角度信息码检测模型,调整深度系数与宽度系数优化模型,提出多角度信息码识别算法。搭建信息码识别硬件系统,基于本文图像增强算法与多角度信息码识别算法开发信息码识别软件系统,在实验室环境下对该系统进行实验,验证其具有可行性与鲁棒性,且满足钢厂的实际生产需求,为钢厂实现单根棒材生产信息全流程可追溯奠定理论与技术基础。

小目标检测技术研究及其在稻瘟病检测中的应用

这是一篇关于稻瘟病,小目标检测,注意力机制,YOLOv5模型,检测系统的论文, 主要内容为水稻稻瘟病是世界范围内危害最严重的水稻病害之一,近年来,水稻稻瘟病在我国呈现加重发生趋势。水稻稻瘟病会严重影响稻谷产量,会导致水稻减产20%～50%。粮食安全是我国提出的重大战略,能否及时、准确的检测出稻瘟病,有助于有针对性的治理。随着计算机视觉技术的飞速发展,计算机视觉技术的应用场景不断拓宽,目前已有在农作物分类,植物生长周期预测,果蔬质量检测等场景的应用。小目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向,众多专家学者不断开发算法,目前小目标检测技术日渐成熟。将小目标检测技术应用到水稻稻瘟病检测有着坚实的理论基础与技术支撑。本课题探究了不同类型的目标检测算法,以及能够显著提升目标检测模型性能的注意力机制。制作了一个3000张图片的稻瘟病数据集,将四种不同的注意力机制与一阶段目标检测算法YOLOv5融合,四种基于注意力机制的目标检测模型在此数据集上的实验结果表明,不同注意力机制的引入均能够有效提升YOLOv5模型对稻瘟病检测的m AP值,其中基于ECA-YOLOv5的目标检测模型的m AP达到了98.3%,相比于YOLOv5模型提升了3.7%。基于以上实验结果,开发了采用B/S架构的稻瘟病实时检测系统。该系统操作友好,对于用户上传的图片,能够以较高的检测精度检测出稻瘟病的位置信息。该系统的检测效率,能够支持稻瘟病实时检测。本课题的研究推动了计算机视觉技术在农业领域的应用,该检测模型适用范围广,可以拓展到农业领域更多的检测场景。

基于深度学习的特钢棒材标记信息码识别系统研究

基于注意力机制与热力图的钢板标号视觉识别

这是一篇关于机器视觉,钢板标号识别,深度学习,注意力机制,YOLOv5模型的论文, 主要内容为钢铁企业因其制造过程和作业环境的特殊性,通常采用在产品表面喷涂或者刻印标号的方式来实现生产流程跟踪和产品质量控制。目前,国内常见的视频监控与人工判读相结合的标号识别方式,存在人身安全隐患、效率低、投入成本大等缺点。结合某钢铁企业钢板智能标号系统的项目需求,本文研究基于机器视觉的钢板生产流水线在线检测与识别方法,引入人工智能技术重点解决标号光照不均匀、背景复杂、超长、多行等情况下的识别难题。主要工作和研究内容如下:(1)设计与搭建钢板标号在线成像系统。针对运动钢板的成像需求,采用了多个工业相机与LED光源结合的采集方式。针对钢板运动过程中出现的任意停止、往复运动和钢板不同位置大面积抓拍的问题,结合传感器和现场控制线路信号,通过软硬件触发模式共同控制相机精准抓拍钢板图像。(2)基于分组反向注意力机制的钢板侧喷标号识别。针对侧喷字符尺寸小、背景复杂、光照不均匀等问题,本文选择Efficient Net V2作为主干特征提取网络,增强复杂高级语义特征的提取能力;然后借鉴分组反向注意力机制细化特征信息的思想,在特征提取过程中加入了多个分组反向注意力模块,提高对隐蔽侧喷字符的敏感度;最后通过双向长短时记忆结构对细化特征序列进行预测,并使用连接时序分类算法实现字符的转录。实验表明改进后的模型显著提高了侧喷标号识别准确率。(3)基于热力图分析的钢板面喷和钢印标号识别。传统文本定位模型难以检测到完整的超长、多行的面喷标号;对于易丢点、成像质量较差的钢印标号,基于图像序列的文本识别方法并不适用。本文提出采用YOLOv5模型对面喷、钢印标号进行单个字符的检测,并结合相邻字符之间的亲和力和热力图对离散的字符结果进行有序排列。另外,本文提出一种基于字符级标注的图像增强方法,提高了数据集制作效率的同时,减少人力和时间成本。基于以上算法设计了钢板标号智能识别软件,实现对三种不同钢板标号的在线识别,平均识别率均值达到95%以上。