港口場景集裝箱鎖孔目標(biāo)智能檢測研究

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摘 要：為解決集裝箱圖像受到外界光線環(huán)境的影響造成信息對比度低、暗部細(xì)節(jié)信息不明顯和圖像信息難以辨認(rèn)清等問題，提出一種新的圖像增強(qiáng)算法，其重點(diǎn)是利用非線性變換，提高圖像的暗部細(xì)節(jié)，將原本的RGB模型轉(zhuǎn)化到HSV模型進(jìn)行均衡化。利用實(shí)際工程中港口所提供的測試數(shù)據(jù)集，使用已訓(xùn)練好的模型進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)還探究了圖像增強(qiáng)算法對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，利用對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化、伽馬校正、拉普拉斯變換以及原始圖像與該算法進(jìn)行對比，使用10折交叉驗(yàn)證了該算法的精確率、召回率均大于其他的算法。（剩余7476字）