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基于YOLOv5的移动机器人目标检测算法的研究

         

摘要

移动机器人目标检测是机器人对抗、军事侦察和物料搬运等领域的关键技术.基于改进的YOLOv5算法进行移动机器人目标的快速检测,使用Varifocal Loss替换Focal Loss来训练密集目标检测器.测试对比结果表明,改进后的YOLOv5算法可以在轻量化的同时提高识别的准确率,与改进前对比平均mAP最高可达94.6%,识别速率可达89帧/秒.

著录项

  • 来源
    《装备制造技术》 |2021年第8期|15-18|共4页
  • 作者单位

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

    天津职业技术师范大学机器人及智能装备研究院 天津300222;

    天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室 天津300352;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 机器人;
  • 关键词

    YOLOv5; 移动机器人; Varifocal Loss;

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