基于YOLOv3改進(jìn)的工業(yè)指針式儀表檢測(cè)方法

打開文本圖片集

摘要：隨著巡檢機(jī)器人的應(yīng)用，泵站、變電站、實(shí)驗(yàn)室對(duì)指針自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別的需求增加。YOLOv3方法是使用最廣泛的基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)象檢測(cè)方法之一。它使用K-means（K均值聚類算法）聚類方法來(lái)估計(jì)預(yù)測(cè)邊界框的初始寬度和高度。使用該方法估計(jì)的寬度和高度對(duì)初始聚類中心敏感且耗時(shí)。為了解決這些問(wèn)題，文章從YOLOv3電表檢測(cè)算法出發(fā)，提出了解決特定電表檢測(cè)過(guò)程中涉及的目標(biāo)檢測(cè)性能不足的問(wèn)題，取得了改進(jìn)原有算法主干網(wǎng)絡(luò)大、參數(shù)多、計(jì)算量大的弊端的成果。（剩余6072字）