基于Mask R-CNN的书脊检测技术研究  

作　　者：代凤菊 黄琛 任欢 

机构地区：[1]湖北大学人工智能学院,湖北武汉430062

出　　处：《物联网技术》2025年第9期20-23,29,共5页Internet of things technologies

摘　　要：对图书的定位与识别是智能化管理图书的关键环节。为实现图书的精准定位,提出一种改进的Mask R-CNN书脊检测方法。针对原始Mask R-CNN模型无法准确定位有倾斜角度书脊的问题,引入旋转目标检测方法,将Mask R-CNN中的区域建议网络替换成旋转区域建议网络,同时将水平候选框替换为带有角度的矩形框,并对IoU、边界框取值、正负样本判断、损失函数等运算方式进行了修改。实验结果表明,改进后的模型能够提升对密集倾斜书脊的分割性能。

关 键 词：Mask R-CNN模型 书脊检测 图像分割 深度学习 旋转区域建议网络 智慧图书馆 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]