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基于Object Detection API的物流单元货架目标检测
被引量：
1
1
作者
龙健宁
刘斌
龚德文
《自动化与仪表》
2020年第9期46-50,55,共6页
随着人工智能的兴起,深度学习的方法已经被广泛地应用到各类图像目标的检测当中,并在复杂环境下取得了良好的效果。针对物流仓储环境,该文基于开源框架Tensorflow上的库Object Detection API,选择了Faster R-CNN算法和SSD-MobileNet算法...
随着人工智能的兴起,深度学习的方法已经被广泛地应用到各类图像目标的检测当中,并在复杂环境下取得了良好的效果。针对物流仓储环境,该文基于开源框架Tensorflow上的库Object Detection API,选择了Faster R-CNN算法和SSD-MobileNet算法,分别对物流单元货架上摆放的物流周转箱进行目标检测。实验结果表明,相比于Faster R-CNN算法,SSD-MobileNet算法能够同时满足实时性与准确率的要求。将训练所得的SSD-MobileNet模型移植到QT平台,设计了物流单元货架目标检测界面。
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关键词
深度学习
物流单元货架
目标检测
Faster
R-CNN
算法
ssd
-
mobilenet
算法
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职称材料
基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法
2
作者
张刚
唐戬
+3 位作者
郝红雨
白彤
郝崇清
樊劲辉
《河北工业科技》
CAS
2024年第1期1-9,共9页
为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means...
为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明:改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。
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关键词
计算机感知
动态目标检测
ssd
-
mobilenet
改进
算法
K-MEANS聚类
算法
TensorRT加速引擎
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职称材料
题名
基于Object Detection API的物流单元货架目标检测
被引量：
1
1
作者
龙健宁
刘斌
龚德文
机构
华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室聚合物新型成型装备国家工程研究中心
广东昌恒智能科技有限公司
出处
《自动化与仪表》
2020年第9期46-50,55,共6页
文摘
随着人工智能的兴起,深度学习的方法已经被广泛地应用到各类图像目标的检测当中,并在复杂环境下取得了良好的效果。针对物流仓储环境,该文基于开源框架Tensorflow上的库Object Detection API,选择了Faster R-CNN算法和SSD-MobileNet算法,分别对物流单元货架上摆放的物流周转箱进行目标检测。实验结果表明,相比于Faster R-CNN算法,SSD-MobileNet算法能够同时满足实时性与准确率的要求。将训练所得的SSD-MobileNet模型移植到QT平台,设计了物流单元货架目标检测界面。
关键词
深度学习
物流单元货架
目标检测
Faster
R-CNN
算法
ssd
-
mobilenet
算法
Keywords
deep learing
logistics unit shelf
object detection
Faster R-CNN algorithm
ssd
-
mobilenet
algorithm
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法
2
作者
张刚
唐戬
郝红雨
白彤
郝崇清
樊劲辉
机构
河北科技大学电气工程学院
出处
《河北工业科技》
CAS
2024年第1期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金(51507048)
河北省重点研发计划项目(20326628D)。
文摘
为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明:改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。
关键词
计算机感知
动态目标检测
ssd
-
mobilenet
改进
算法
K-MEANS聚类
算法
TensorRT加速引擎
Keywords
computer perception
dynamic targets detection
improved
ssd
-
mobilenet
algorithm
K-means clustering algorithm
TensorRT acceleration engine
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Object Detection API的物流单元货架目标检测
龙健宁
刘斌
龚德文
《自动化与仪表》
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法
张刚
唐戬
郝红雨
白彤
郝崇清
樊劲辉
《河北工业科技》
CAS
2024
0
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职称材料
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