8、工业生产与车牌识别的智能检测方法

工业生产与车牌识别的智能检测方法

在工业生产和交通管理领域，智能检测技术发挥着至关重要的作用。本文将介绍两种不同场景下的智能检测方法，一是工业生产线上小包装异常检测及数量校正，二是户外环境下车牌的稳健识别。

工业生产线上小包装的检测与校正

在工业生产中，对生产线上小包装的准确检测和数量统计是确保生产效率和质量的关键。为了实现这一目标，研究人员采用了改进的YOLOv5深度神经网络。

异常放置小包装的检测

改进的YOLOv5深度神经网络用于检测工业生产线上垂直密集排列的异常小包装。其工作流程如下：
1. 图像采集 ：相机捕捉生产线上小包装的图片，从图片中可发现存在异常放置的物体。
2. 特征提取与预测 ：将图片发送到改进的YOLOv5网络。该网络使用深度卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征，然后用于预测图像中物体的边界框和类别概率。
3. 网络架构优势 ：YOLOv5的网络架构基于改进的CSPNet骨干网络，旨在提高特征提取的效率和准确性。同时，它采用了一种新颖的无锚检测方法，消除了对预定义锚框的需求，提高了目标检测的灵活性。
4. 角度检测与损失函数 ：改进的YOLOv5在数据加载中增加了θ维度，并将其转化为分类。在损失函数中添加了角度分类损失，能够检测小包装的位置、类别、数量和旋转角度。θ的损失函数为：
[l = -(\tilde{\theta} * \log(\sigma(\theta)) + (1 - \tilde{\theta}) * \log(