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摘要
皮带检测是工业生产中需求量大且标准较高的技术，开发高精度、可实时检测、适用于低光照的皮带检测算法是工业应用中亟需解决的难点问题，本文提出了改进RAFT算法的皮带检测模型及其应用。RAFT提取各像素特征，建立所有像素对的多尺度4D相关矩阵，并通过一个循环单元的输出对其进行查找，迭代更新一个流场。通过设计的数据预处理步骤处理低光照等复杂环境，在原RAFT的基础上使用相似性搜索算法选取top-k值降低参数，从而提高检测速度。针对小目标大位移的情况，结合皮带检测目标的刚性先验引入新的光流初始方法与距离权重，最终得到改进的RAFT算法。使用该算法在皮带数据集上进行实验，结果表明：该方法能适应不同场景数据集并取得较高精度，优于现有方法。
