基于YOLOv5深度神經(jīng)網(wǎng)絡的貨車軸型識別方法

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摘要：針對現(xiàn)有大多數(shù)基于光電傳感器的軸型識別檢測方法存在準確率低、維護成本高等問題，文章提出了一種基于YOLOv5深度神經(jīng)網(wǎng)絡高效準確的貨車軸型識別方法。利用目標檢測算法YOLOv5檢測貨車輪軸，根據(jù)檢測結(jié)果識別貨車軸型；為減輕因強光斑及夜間補光不足所帶來的影響，基于貨車圖像的像素均值和標準差對圖像數(shù)據(jù)進行標準化，減輕了環(huán)境因素所帶來的影響；為減少運動模糊帶來的影響，使用Scharr濾波器進行邊緣預加重處理，強化目標輪廓特征。（剩余5206字）