改进YOLOv3算法：铁路集装箱箱号快速定位提升97.4%精度

本文研究了在复杂字符干扰的铁路集装箱箱号快速定位问题上，针对现有的图像识别方法存在的定位速度慢和精度低的挑战，提出了一种改进的YOLOv3算法。该算法的核心创新在于以下几个方面： 1. **网络结构优化**：作者将YOLOv3的主干网络替换为EfficientNetv2这一轻量级网络，这有助于减少模型参数和计算量，提高模型的运行效率。EfficientNetv2以其结构紧凑和高效性能而闻名，能够在保持良好识别效果的同时降低模型大小。 2. **损失函数改进**：针对特定的数据特点，对传统损失函数进行了优化，这有助于提升模型在面对复杂字符干扰时的鲁棒性和准确性。通过定制化的损失函数，算法能够更好地学习和适应集装箱箱号的特征，从而提高定位精度。 3. **模型剪枝与压缩**：通过规整通道剪枝技术，对模型进行了有效的结构优化，进一步减小了模型的存储空间，降低了模型的复杂度，使得基于改进YOLOv3的算法模型大小仅为18.6 MB，相比于原始YOLOv3模型，减少了92%。 4. **增强模块引入**：在算法中增加了SPPF（Spatial Pyramid Pooling and Feature Fusion）模块，这个模块可以捕获不同尺度的特征信息，有助于提高对集装箱箱号中细节的识别能力，从而提升定位的精确度。 5. **实验验证**：经过实验，改进后的YOLOv3算法定位准确率达到了97.4%，比YOLOv3提高了3.1%，并且定位速度能达到21.3 ms，这意味着它在实时性上有了显著提升。与YOLOv3和YOLOv3-Tiny模型相比，改进的算法更适用于铁路集装箱箱号的快速、智能识别场景。 本文提出了一种在复杂字符干扰条件下高效的集装箱箱号定位策略，通过网络架构、损失函数优化、模型剪枝以及特色模块的应用，实现了在保持较高识别精度的同时，显著提高了定位速度，对于提升铁路物流运输业的智能化水平具有重要的实际价值。