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基于改进YOLOv3的瞳孔屈光度检测方法

李岳毅 丁红昌 张雷 赵长福 张士博 王艾嘉

红外技术2022，Vol.44Issue(7)：P.702-708,7.
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红外技术2022，Vol.44Issue(7)：P.702-708,7.

基于改进YOLOv3的瞳孔屈光度检测方法

李岳毅 1丁红昌 2张雷 3赵长福 1张士博 1王艾嘉1

作者信息

  • 1. 长春理工大学机电工程学院,吉林长春130022
  • 2. 长春理工大学机电工程学院,吉林长春130022 长春理工大学重庆研究院,重庆401135
  • 3. 郑州轻工业大学电气信息工程学院,河南郑州450002 中国烟草总公司郑州烟草研究院,河南郑州450001
  • 折叠

摘要

关键词

瞳孔屈光度检测/深度学习/YOLOv3网络/多尺度特征/机器视觉

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李岳毅,丁红昌,张雷,赵长福,张士博,王艾嘉..基于改进YOLOv3的瞳孔屈光度检测方法[J].红外技术,2022,44(7):P.702-708,7.

基金项目

吉林省科技发展计划重点研发项目(20200401117GX) （20200401117GX）

河南省科技攻关计划(212102210155)。 （212102210155）

红外技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-8891

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