Araştırma makalesi

Geliştirilmiş tek aşamalı regresyon mimarisine dayalı gerçek zamanlı nesne tespit modeli

DOI:

10.3791/69657

⸱

9 Ocak 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Key Laboratory of Intelligent Manufacturing for Aerodynamic Equipment of Zhejiang Province, College of Mechanical Engineering, Quzhou University, 2College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, 3Longyan Tobacco Industrial Co., Ltd., 4College of Civil Engineering and Architecture, Quzhou University, 5Baoji Cigarette Factory, China Tobacco Shaanxi Industrial Co., Ltd.

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Otomatik depolarda tıkanma ve aydınlatma değişiklikleri gibi zorlukları ele almak için, bu makale sigara kutusu markası tespiti için geliştirilmiş Tek Aşamalı Regresyon Mimarisi sunmaktadır. Uyarlanabilir aşağı sampling, ters verilmiş çok ölçekli dikkat mekanizması ve dinamik bir tespit başlığı entegre edilerek, önerilen model doğru, gerçek zamanlı akıllı stoklama gerçekleştirir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Otomatik sigara envanterinin görsel tanıması, aydınlatma değişiklikleri, farklı kutu boyutları ve kısmi özellik kapatılması gibi önemli engellerle karşı karşıyadır; bu da marka doğrulamasını ve yanlış yerleştirilmiş kutu tespitini zorlaştırır. Bu makale, görüntü tanıma sorunlarıyla başa çıkmak ve doğruluğu artırmak için geliştirilmiş bir gerçek zamanlı algılama modeli önermektedir. İlk olarak, YOLO serisinin hem omurga hem de boyun ağlarında aşağı sampling konvolüsyon modülünün yerine baz veya orijinal dedektör olarak adaptif bir downsampling modülü yerleştirilir; bu modül, daha fazla özellik detayını korur ve modelin hafifliğini fark eder. İkinci olarak, farklı ölçeklerin mekansal bağlam bilgisini yakalamak ve daha doğru bir uzamsal dikkat haritası oluşturmak için ters verilmiş çok ölçekli bir dikkat modülü tanıtılır; bu da karmaşık özellikler ve tıkanma hedefleri için temel modelin tahmin doğruluğunu artırır. Son olarak, dinamik bir algılama kafa modülü, temel modelin orijinal tespit başlığını değiştirir ve omurga ve boyun ağlarından çıkarılan özellik haritasında çok ölçekli nesne tespiti yapar; böylece tahmin edilen hedefin doğru konumlandırılması ve kategori bölünmesi sağlanır. Geliştirilmiş modelin sahadaki performansını değerlendirmek için, sigara kutusu markasının görsel bir veri setini oluşturduk. Veri seti, bölgeye özgü kopyala-yapıştır ve geleneksel artırma teknikleriyle genişletilmiş ve elde edilen veri seti karmaşık arka plan, tıkanma ve örtüşme, küçük hedef ve diğer faktörleri içerir. Deney, bu makalede sunulan geliştirilmiş modelin sahada gerçek zamanlı tespit gereksinimlerini etkili bir şekilde karşıladığını göstermektedir. Önerilen model, parametre ve FLOP'lar sırasıyla 1.849.679 ve 5.1 G ile %97,9 mAP elde etmektedir. Temel modele kıyasla önerilen model, mAP'yi %0,9 artırırken parametreleri %28,78 ve kayan nokta işlemlerini 1,4 G azaltmaktadır. Ayrıca, model 38,5 FPS çıkarım hızına ulaşarak gerçek zamanlı endüstriyel tespit gereksinimlerini karşılar.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Modern üretim ve lojistik, yüksek yoğunluklu depolama, verimli malzeme taşıma ve doğru envanter yönetimi sağlamak için Otomatik Depolama ve Geri Alma Sistemlerine (AS/RS)1 büyük ölçüde dayanır. AS/RS, yüksek verimliliği ve akıllı özellikleri sayesinde işletmelerin depo verimliliğini artırmasına ve maliyetleri düşürmesine yardımcı olabilecek kritik bir araç haline gelmiştir. Çok katmanlı raflar, çeşitli yükleme ve boşaltma ekipmanlarından oluşan AS/RS, bilgisayar kontrollü bir mekatronik sistemdir ve mekanik, elektronik, bilgisayar bilimi, iletişim, ağ, sensörler ve otomatik kontrol ....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu makalede kullanılan veri seti, Longyan Tütün Endüstrisi Şirketi, Ltd.'nin Lojistik Departmanı'nın AS/RS alanından alınmıştır. Bu çalışma insan katılımcıları veya hayvanları içermedi. Etik onay gerekmiyordu.

Veri seti edinimi ve kurulumu
Donanım konfigürasyonu: 8 mm odak mesafeli lensle (örneğin MVL-HF0828M-6MPE) donatılmış endüstriyel bir kamera (örneğin, MV-CA013-A0GM) stacker vincinin yük platformuna monte edilir. Kamerayı bir kontrol PC'ye GigE kablosu ve kablosuz bir AP cihazı (örneğin, BH-ANT5158S-14HV, BH-MS-AC1600HWH) ile bağlayın. Kameranın etrafına bir şerit LED ışığı (örneğin, MV-LLDS-1002-38-W) yerleştirere....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deneysel ortam ve parametre ayarı
Önerilen modelin performansını doğrulamak için yapılan deneyler, derin öğrenme çerçevesi PyTorch üzerinde yapıldı ve deneysel ortamın detayları Tablo 1'de listelenmiştir. Burada, 7:2:1 oranında rastgele eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılan 6.602 görüntü içeren özel bir veri seti kullandık. Tüm deneyler, 640 x 640 çözünürlükte giriş görüntüleri kullandı ve başlangıçta öğrenme oranı 0.01 oldu; bu oran, aşırı uyumu önlemek için 0.937 momentumlu st.......

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Doğruluk-verimlilik takası
Bu modelin temel başarılarından biri, doğruluk ile hesaplama verimliliği arasındaki üstün dengedir. Tablo 2'de gösterildiği üzere, sunulan model en yüksek mAP'yi sağlarken, aynı anda en düşük parametre sayısına ve karşılaştırılan tek aşamalı dedektör modelleri arasında ikinci en düşük FLOP'a sahiptir. Bu doğrudan pratik faydalara dönüşür: daha küçük bir model daha hızlı dağıtılır, daha az bellek gerektirir ve hem GPU hem de .......

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar doğrudan rekabet eden finansal çıkarlar belirtmemektedir. Bu araştırma, yazarlar Hongli Deng ve Wencan Li'nin çalıştığı Longyan Tütün Endüstri Co., Ltd. ile yazar Baobin Luo'nun çalıştığı Baoji Sigara Fabrikası ile iş birliği içinde gerçekleştirilmiştir. Bu bağlantılar, çalışma için uygulama senaryosu ve saha verilerini sağladı. Akademik yazarlar (Jun Liu, Jianguang Yi, Feng Yang, Xiaobo Zhao) bu çalışmanın yayımlanmasıyla ilgili finansal veya finansal olmayan çıkar çatışmaları belirtmemektedir.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Çin Zhejiang Eyalet Doğa Bilimleri Vakfı'nın Ortak Fonları tarafından finanse edilen Öncelikli Reflektör ve Çok Dalga Boylu Döküm Döküm Sıcaklık Ölçme Yöntemi (No.LZY24E050002) ve Quzhou Bilim ve Teknoloji Planlama Projesi tarafından finanse edilen Çevrimiçi Sıcaklık Alanı Ölçme Yöntemi (No. 2023K231) ile desteklenmiştir.

....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Kod OkuyucuHikvisionID5050Hikvision ekipmanı: Paletlerde barkod okumak için kullanılır, 24V güç kaynağı bağlanması gerekir
endüstriyel kameraHikvisionMV-CA013-A0GM, MV-CS016-10GM24V güç kaynağı bağlamam gerekiyor
LED ışığıHIKROBOTMV-LLDS-1002-38-WBir metrelik şerit ışık kaynağı, kamera için yeterli aydınlatma koşulları sağlar
LensHikvisionMVL-HF0828M-6MPEodak uzaklığı:8mm, diyafram aralığı:F2.8~F16, piksel:6 milyon
MVSHikvisionV4.5.1Hikvision yazılımı: Kameraların hata ayıklaması, kamera parametrelerinin ayarlanması ve veri toplama için kullanılır
PycharmJetBrains2020.1.3 x64Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve tespit sistemleri geliştirmek için kullanılır
Birkaç metal braketLongyan Tütün Sanayi Şirketi, Ltd.7075-T6 Alüminyum AlaşımıKameraları ve kod okuyucuları tamir etmek için kullanılır
Birkaç ağ kablosuLongyan Tütün Sanayi Şirketi, Ltd.RJ45 Kristal KafaBaz istasyonunu endüstriyel bilgisayar ile kablosuz AP arasına bağlayın, kamera ve anahtarı bağlayın vb
SwicthTP-LinkTL-SH1005220V güç kaynağı gerektiren 8 Ethernet kablo arayüzü vardır
Vizyon UstasıHikvisionV4.3.0Hikvision yazılımı: Şablon eşleştirme ve görüntü sonuçlarını tespit etmek için kullanılır
Kablosuz AP cihazıShandong HuachuangxunlianBH-ANT5158S-14HV, BH-MS-AC1600HWHStacker vincinin gerektirdiği büyük ölçekli hareket nedeniyle, ağ kablosu kamerayı endüstriyel bilgisayara bağlayamaz ve kamera ağının sorunsuz çalışması için kablosuz bir AP cihazı gereklidir

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chen, C., Liu, J., Yin, H., Huang, B. A Vision-Based Method for Detecting the Position of Stacked Goods in Automated Storage and Retrieval Systems. Sensors. 25 (10), 2623(2025).
  2. Yu, X., Liao, X., Li, W., Liu, X., Tao, Z. Logistics automation contro....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Object DetectionCigarette Brand IdentificationReal Time DetectionSingle Stage RegressionAdaptive DownsamplingMulti Scale AttentionDynamic Detection HeadVisual RecognitionModel LightweightOcclusion Detection
Video yakında

İlgili makaleler