基于改进YOLOv4算法的工程实验室信息化管理系统构建与应用

融合物联网技术、图像检测技术和深度学习算法，提出一种基于改进YOLOv4算法的工程检测实验室信息管理系统，通过WIFI+NB-IoT实现数据传递。为了弥补YOLOv4算法在尺度分布不均匀时精度降低的问题，提出利用IK-means++算法，引入ECA注意力模块和阶梯状特征融合网络结构对算法进行改进，算法改进后浮点运算数量、模型参数量分别降低了25.1%和43.1%,FPS和mAP分别提高6.8帧/s和3.65%,改进后算法不仅收敛速度更快，而且在不同光线环境下的设备检测准确率均高于改进前。将系统应用到工程实验室检测中，设备和环境各参数检测结果与标准仪器检测结果误差控制在±5%以内。