润滑与密封

作者：张子杨，魏海军，刘竑，贾风光

单位：上海海事大学商船学院,,上海海事大学商船学院,,上海海事大学商船学院,,山东交通学院船舶与轮机工程学院,

关键词：铁谱磨粒;空间金字塔池化模块;卷积层;批量归一化层

为提高铁谱磨粒中相似磨粒的识别率，降低小颗粒磨粒的漏检率，并确保检测速度的实时性，基于YOLO算法，提出了大尺度yolo层检测(yolov〖BF〗3_m〖BFQ〗od)和全尺度yolo层检测(yolov〖BF〗3_5〖BFQ〗l)两种改进模型。该改进模型通过添加空间金字塔池化模块、拓展yolo层尺度，来改善网络结构，提高了相似磨粒的识别率，降低了小颗粒磨粒的漏检率；通过融合卷积层与批量归一化(BN)层，减少了模型计算量，提高了模型检测速度。实验结果表明：与原始模型相比，yolov〖BF〗3_m〖BFQ〗od模型对相似磨粒的识别率提高了8%，总平均准确率提高了5%，yolov〖BF〗3_5〖BFQ〗l模型对相似磨粒的识别率提高了14%，总平均准确率提高了10%；2种改进模型的推理速度相比原始模型提高了8%，且磨粒的定位更加精确，基本实现了复杂背景下多目标磨粒的识别；yolov〖BF〗3_m〖BFQ〗od拥有较快的检测速度，yolov〖BF〗3_5〖BFQ〗l则有着更高的检测精度，可根据实际工况需求进行取舍。

来源：2021年第5期

《润滑与密封》期刊编辑部

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