| 基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别 |
| 郭斐; 靳伍银; 王猛
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| 2019
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发表期刊 | 机械设计
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ISSN | 1001-2354
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卷号 | 36期号:9页码:113-116 |
摘要 | 在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结果表明:通过自制机械零件图像数据集,将传统Faster R-CNN与改进后的Faster R-CNN算法均成功应用于机械零件图像识别。与传统Faster R-CNN相比,基于改进后的Faster R-CNN深度学习算法识别机械零件的识别精度和准确度均更高。 |
关键词 | Faster R-CNN算法
机械零件图像识别
Inception结构
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收录类别 | CSCD
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语种 | 中文
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WOS研究方向 | Automation & Control Systems
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WOS类目 | AUTOMATION CONTROL SYSTEMS
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CSCD记录号 | CSCD:6581855
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引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文
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条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75290
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专题 | 机电工程学院
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作者单位 | 兰州理工大学机械电子工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
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第一作者单位 | 兰州理工大学
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第一作者的第一单位 | 兰州理工大学
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推荐引用方式 GB/T 7714 |
郭斐,靳伍银,王猛. 基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别[J]. 机械设计,2019,36(9):113-116.
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APA |
郭斐,靳伍银,&王猛.(2019).基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别.机械设计,36(9),113-116.
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MLA |
郭斐,et al."基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别".机械设计 36.9(2019):113-116.
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