基于深度学习的门机抓斗检测方法

摘要

在港口门机抓斗装卸干散货的作业过程中,人眼观察无法精确判断抓斗所在位置,会带来工作效率低下及安全性等问题.为解决该问题首次提出了一种基于深度学习的门机抓斗检测方法.利用改进的深度卷积神经网络YOLOv3-tiny对抓斗数据集进行训练及测试,进而学习其内部特征表示.实验结果表明,基于深度学习的门机抓斗检测方法可实现门机抓斗检测速度每秒45帧,召回率高达95.78％,在很好满足检测实时性与准确性的同时,提高了工业现场作业的安全性及效率.