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| 针对港口码头复杂环境下,现有卸船机抓斗检测方法存在精度低、漏检率高和误检率高的问题,提出基于改进YOLOv7 tiny的卸船机抓斗检测方法.首先,为克服低质量样本示例影响模型性能的问题,引入WIoU损失函数增强训练效果,加快模型训练的收敛速度;其次,为解决抓斗图像光照差异变化大,模型存在特征提取困难、参数冗余等问题,引入GSConv卷积对ELAN高效聚合路径模块进行改进,提高特征提取能力,保证模型参数大小和检测性能的平衡;最后,针对抓斗图像尺度变化大、背景干扰等导致检测精度低的问题,引入EMA高效多尺度注意力机制,提高不同尺度的特征学习能力,突出重要特征信息.所提出的改进算法在卸船机抓斗数据集中的检测准确率为97.0%,较改进前提高5.1%,模型大小减少16.3%;与Faster R CNN, YOLOv5s, YOLOv7等方法开展对比验证试验,所提方法的mAP值分别提高11.2, 9.3和3.5个百分点.结果表明:改进算法具有精度高、鲁棒性强等优点. |
| 关键词: 抓斗检测 YOLOv7 tiny 损失函数 GSConv卷积 注意力机制 |
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| 基金项目:湖南省自然科学省市联合基金重点项目资助(2022JJ50129) |
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