《表7测试结果:基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究》
从表7中可看出,模型总体识别效果良好。合并统计测试结果,对于问题图片352张(TP+FN),测试漏判59张(FN),漏判率16.5%,检出率为83.5%。对于自动识别结果图片312张(TP+FP),其中没有问题的图片误判19张(FP),查准率为93.9%。进一步分析检测结果,敞车内异物和集装箱顶异物识别效果相对较差,主要是由于2种问题图片中各种干扰因素较多。为了提高检出率,还应收集更多样本图片并进一步训练模型。
图表编号 | XD0076712000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.25 |
作者 | 柴雪松、张慧、辛向党、龚喆、李健超、于国丞 |
绘制单位 | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所、中国铁路兰州局集团有限公司货运处、中国铁路兰州局集团有限公司货运处、中国铁路呼和浩特局集团有限公司乌海车务段、中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所、中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 |
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