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工人登顶动车检修库作业前,需确认接地杆接地状态.采用人工视频复核的方式,存在易疲劳、效率低等问题,且有严重的安全隐患,本文提出一种基于改进YOLOv4算法的动车库接地杆状态检测方法.该算法采用改进K-means算法对图片数据集进行聚类分析,筛选出适合图片目标的锚框;之后采用改进的YOLOv4算法对数据集进行特征提取与训练,即通过在网络中添加CBAM注意力模块和改进SPP结构,以增强算法的准确性与检测速度;最后根据训练网络进行测试,改进算法后mAP值比原YOLOv4算法提高了2.51%达到99.09%,检测速度大约提高了5 f/s.算法应用于现场边缘计算模块中,取得了良好的应用效果. 相似文献
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