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Unordered Stacked Pillbox Detection Algorithm Based on Improved YOLOv8
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AI
DOI：10.3390/bdcc9120300.png)
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摘要
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为实现在智能药房系统中的完全自动化药品仓储，精确检测杂乱堆叠的药盒至关重要。本文针对此类场景提出了一种基于改进YOLOv8框架的高精度检测算法。所提出的方法整合了一种新型卷积模块，用以替代传统的步长卷积和池化层，从而增强计算机视觉任务中对小尺寸、低分辨率目标的检测能力。为进一步提升检测精度，引入了双级路由注意力（BiFormer）视觉Transformer作为认知计算模块。此外，还采用了循环平滑标签（CSL）技术，以缓解角度预测中常见的边界不连续性和周期性异常问题，这些问题常出现在旋转物体的检测中。实验结果表明，所提出的方法精度达到94.24%，召回率达到90.39%，平均精度均值（mAP）为94.16%，相较于基线YOLOv8模型分别提升了3.34%、2.53%和3.35%。此外，增强后的检测模型在保持实时推理速度的同时，超越了现有的旋转物体检测方法。为促进可重复性和未来基准测试，本研究中使用的数据集和源代码已公开发布。尽管目前尚无针对药盒检测的标准基准，但本研究的自建数据集反映了药盒尺寸、方向和堆叠方式等关键工业变化，从而为未来的跨领域验证奠定了基础。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
B
IF:
4.4
论文数:
1.3K
被引数:
2.4K
机构
引用论文
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