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摘要
针对码头上人工巡检冷藏集装箱费时费力的问题，提出了一种基于YOLOv4-tiny算法的集装箱温度识别方法。通过两步检测的方法，第一步，检测仪表盘类别与位置，裁剪下仪表盘区域；第二步，检测裁剪区域上的数字，并通过仪表盘类型选择不同组合算法，将数字组合成温度，解决了不同仪表盘温度排列不同以及数字小目标检测困难的问题。针对仪表盘检测与数字检测任务的难度差异，在保证各个任务精度的基础上，通过减少模型参数量，提升推理速度。同时在模型网络中加入注意力机制，使网络更加关注主要特征，提升模型识别准确率。实验表明，改进后的仪表盘检测模型和数字模型在测试集上分别达到了99.84%和98.64%的检测精度，且在树莓派上达到了2.4FPS的检测帧数。
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