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MNTH-YOLOv8一种用于食品包装中蚊虫高效检测的深度学习方法

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1 黄金阳光 发表于 2024-10-3 23:18 | 查看全部 阅读模式
文档摘要:食品安全一直是社会关注的焦点,而在食品包装印刷生产过程中,蚊虫的夹杂会对食品安全构成威胁.针对食品包装质检过程中蚊虫检测仍是人工筛查的现状,以及蚊虫目标尺寸小、所处背景复杂的特点,提出了一种基于深度学习的全自动MNTH-YOLOv8检测方法.该方法是在YOLOv8强大的目标检测功能基础上,结合通道特征部分卷积模块、SimAM注意力机制和改进的特征融合模块,并以CIoU与归一化Wasserstein距离作为定位回归损失函数的优化模型.对真实数据集的检测结果表明,MNTH-YOLOv8表现出显著优势,不仅有效提高了小目标蚊虫的检测精度,还在保持检测速度的前提下减少了参数量.MNTH-YOLOv8在食品包装中蚊虫的实时检测应用上拥有广阔前景.

Abstract:Foodsafetyhasalwaysbeenafocusofsocialconcern.However,thepresenceofmosquitoesandotherinsectsduringthefoodpackagingandprintingprocessposesaseriouschallengetofoodsafety.Aimingatthecurrentsituationofmanualscreeningformosquitoesandotherinsectsduringfoodpackagingqualityinspection,andaccountofthesmallsizeofinsecttargetsandthecomplexityoftheirbackgrounds,afullyautomaticMNTH-YOLOv8detectionmethodbasedondeeplearningwasproposed.thismethodwasbasedonthepowerfulobjectdetectioncapabilityofYOLOv8,combinedwithchannel-wisepartialconvolutionmodulesandSimAMattentionmechanism,withCIoUandnormalizedWassersteindistanceasthelocalizationregressionlossfunction.Experimentalresultsdemonstratedsignificantadvantagesoftheproposedmethodinrealdatasets.Itnotonlyeffectivelyimprovedthedetectionaccuracyofsmallinsecttargetsbutalsosignificantlyreducedtheparametercountwhilemaintainingdetectionspeed,indicatingitsgreatprospectintheapplicationofreal-timedetectionofmosquitoesandotherinsectsinfoodpackaging.

作者:王晓红  张微Author:WANGXiaohong  ZHANGWei
作者单位:上海理工大学出版印刷与艺术设计学院上海200093
刊名:包装学报
Journal:PackagingJournal
年,卷(期):2024, 16(3)
分类号:TB484.1TP317.4
关键词:食品包装安全  蚊虫检测  YOLOv8  小目标检测  SimAM注意力机制  特征融合  归一化Wasserstein距离  
Keywords:foodpackagingsafety  mosquitodetection  YOLOv8  smalltargetdetection  SimAMattentionmechanism  featurefusion  normalizedWassersteindistance  
机标分类号:TP391.41TN929.5TP181
在线出版日期:2024年6月26日
基金项目:成果受国家新闻出版署智能与绿色柔版印刷重点实验室招标课题MNTH-YOLOv8:一种用于食品包装中蚊虫高效检测的深度学习方法[
期刊论文]  包装学报--2024, 16(3)王晓红  张微食品安全一直是社会关注的焦点,而在食品包装印刷生产过程中,蚊虫的夹杂会对食品安全构成威胁.针对食品包装质检过程中蚊虫检测仍是人工筛查的现状,以及蚊虫目标尺寸小、所处背景复杂的特点,提出了一种基于深度学习的全自...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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关键词:食品包装安全,蚊虫检测,YOLOv8,小目标检测,SimAM注意力机制,特征融合,归一化Wasserstein距离,

2024-10-3 23:18 上传
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