计算机与现代化
巴西龙骨
JISUANJI YU XIANDAIHUA 2019年第9期总第289期文章编号：1006-2475 (2019) 09-0122-05
基于Faster R-CNN 模型的传送带药盒与空位检测方法
张瑞勋1，邵秀丽2，骆圣丽2，周洪雨2
(1. MIA Laboratoiy U s Financial Engineering , Cambridge , MA 02139 , USA ； 2.南开大学计算机学院，天津 300350)摘要：制药企业为了判断传送带药盒的拥堵情况，需要对传送带上的药盒和空位进行定位，但人工方式效率低下，实时性 差。在此背景下，结合Faster R-CNN 模型，提出传送带目标检测方法。基于传送带图像构建模型训练集和测试集，将训 练集通过ZFNet 卷积神经网络计算卷积特征，并利用RPN ( Region P oposc I Neteork )生成精准的候选区域，在此基础上基 于Faster R-CNN 模型在候选区域上进行分类和回归，计算得到药盒与空位矩形框%通过使用测试集测试模型进行目标 标注并计算出概率，结果表明，本方法对传送带目标的检测准确率良好。
关键词：Faster R-CNN ； ZFNet 卷积神经网络；目标检测
中图分类号:TP311 文献标识码：A dot ： 10. 3969/j.issn. 1006-2475.2019.09.022
A Detection Method of Medicine Box and Vacancy on Conveyoe Bad on Fastee R-CNN Mode
让我一次爱个够歌词
ZHANG Rui-xun 1, SHAO Xiu-li 2, LUO Sheng--2, ZHOU Hong-yu 2
(1. MIA Laboratoy for Financial Engineering , Cambridge , MA 02139 , USA ；
别人家孩子2. Colleae of Computes Sciencc , Nankci University , Tianjin 300350, Chinc )
Abstract : In order to find the congestion of the conveyor , the pharmcceuticcl company needs to loccte the medicine boxes and vv- cancies on the conveyor , but the manual method is of ineViciency and hcs poos yal-tirne peyormancc. In this context , combining with the Faster R-CNN modd , c taryet detection method is propod. In this method , training t and testing t are constructed bad on the conveyor 081X0 , then , the training t is procesd through the ZFNet convolutional neural network to calculate the convolution characteristicr , and the RPN ( Region Proposcl Netwoi) is ud to generate accurate candidate regions. On this bc- sis , the classification and regression bad on the Faster R-CNN model are peiormed on the candidate regions , and the rectangu- oaeboeIsotthIkstand thIvacancyaeIcaocuoatd.Atoast , thIteasnId modIosststd byussngthItstsngsIttooabIothItaegIt and t
ocaocuoat thIpeobabsosty.ThIesuotshowsthatthImIthod hasgood dItctson accueacytoethIconvIyoebIottaegIt.Key words : Faster R-CNN ； ZFNet convvlutioncl neurcl netwoi ； taraet detection
o 引言
在制 业的生 上，为了
可爱的qq昵称监测传送带上的拥 ， 传送带上的 和空位目标boyfriendtv
监控，避免拥堵的产生。目前行业 遍采茄子功效
用人工监测的方 监测，即增设人员对传送带上的 监控， 拥区域。
，在传送带上的目 数量巨大，人工方
易及时发
现问题，且人工方式存在 问题'1-(: 性
差、工效率较低 法很好地 高速大量生产检测的 &在此背 ， 智能方法 生上的药盒和空位目 位。因此，本文设计了基于Fastea R-CNN '3C (的传送带目标检测方法, 现 传送带上的 和 位目 检测 和 。图1方法框架图
收稿日期：2019-07-21 ；修回日期：2019-07-24
基金项目：天 市智能制造专项资金资助项目(201707105,201907210 )；天津市互联网先进制造专项资金资助项目 (18ZXRHGX00110)云岭音画
作者简介：张瑞勋(1988-)，男，浙江杭州人，数据科学家，研究方向：数据科学，金融工程,E-mad ： zhangoixun@ gmait. com ；召B 秀丽！ 1963-)，女，江苏南通人，教授，博士生导师，研究方向：人工智能，数据分析，软件工程,E-mail ： shaoxl@ nankci. edu. cn
李清照渔家傲
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