轻量化深度学习网络的条码定位算法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)07-0130-05

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轻量化深度学习网络的条码定位算法

更新时间：2025-09-11

- 轻量化深度学习网络的条码定位算法
- Issue 7, Pages: 130-134(2025)
- 作者机构：
  
  中北大学仪器与电子学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)07-0130-05
  CLC： TP18;TP391.44
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (7): 130-134.
DOI：

[J]. 2025, (7): 130-134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)07-0130-05.

摘要

针对自动化生产中条码定位算法的精度低，鲁棒性差的问题，提出了一种基于轻量化YOLO网络的条码定位算法。算法首先采用ShuffleNetV2网络构建主干特征提取网络，使用分布偏移卷积(DSConv)构建网络特征金字塔(FPN)

实现模型的轻量化的同时，提升了模型运行速度；然后增加SE通道注意力机制，以提升条码种类的识别能力；最后为提升收敛速度和提高回归精度，采用增强交并比(EIoU)作为边界框损失函数。消融实验、模型对比实验和可视化验证表明，算法平均检测精度为0.956

模型大小为1.39 MB。同时相较于其他算法具有更好的平台适用性，推理一张640×640分辨率图片，CPU耗时41 ms

GPU耗时仅7 ms

满足算法在不同硬件配置下的部署要求。

Abstract

关键词

Keywords

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