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基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法
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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。 展开更多
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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