基于改进Mask R-CNN 的堆积式袋装炸药识别方法研究
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摘 要： 针对爆破场景下，光照变化、袋装炸药紧密堆积以及袋与袋粘连导致边界模糊等问题，提出一种基于改进Mask R-CNN 的堆积式袋装炸药识别方法。该文在Mask R-CNN 的基础上采用空洞卷积代替普通卷积，引入“扩张率”参数，使得袋装炸药的边缘特征得到充分保留。利用Faster R-CNN 网络模型、FCN 网络模型、Mask R-CNN 网络模型和改进Mask R-CNN 网络模型对相同的数据集进行检测，对比袋装炸药边缘分割的效果。（剩余1779字）
