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作者：李建军;誉东明;刘会杰;孙熊伟;
单位：广西中烟工业有限责任公司;中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所;
摘要：【目的】解决烟丝振槽中混杂的运动异物难以快速、准确检测问题，实现针对烟丝中小、弱异物的在线检测模型性能的强化。【方法】基于GMM(Gaussian Mixture Model)理论构建脱机烟丝背景颜色模型，实现异常目标显著性快速建模；优化PP-PicoDet检测网络的注意力增强机制，强化空间纹理信息的表达，提升对异常目标结构特征的感知；分析并构建小样本友好的损失函数，利用高斯模型实现标签损失重分配，提升模型对小占比样本的激励。【结果】在自建平台上，改型模型以0.5%的额外计算时延换取了精确率和召回率指标5.8%的性能提升。【结论】该技术满足烟丝生产中异物检测任务对时效性和可靠性要求，实现烟丝生产效率的提升。
关键词：目标检测;;PP-PicoDet;;GMM建模;;显著性检测
基金资助：中国科学院安徽工业研究院六安院院企联合基金“LAY202205”(202205)
