轻量型改进YOLOv3的园区AGV检测方法

冯小予; 邵慧翔; 张之江

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轻量型改进YOLOv3的园区AGV检测方法

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在智慧园区内普遍存在取代传统人力搬运货物的AGV小车,虽然AGV具备自主导航、定位能力,但是由于天气、机器故障等突发不可控因素的影响,在园区场景中通过摄像头对AGV进行实时监控和定位成为一项亟需解决的任务,该任务的技术难点在于如何构建同时满足检测精度和实时性需求的轻量型网络。为了解决这些难点,针对该特定场景提出了具有代表性的自动导航小车数据集,并且提出了轻量型改进YOLOv3;的园区AGV检测算法,在自动导航小车数据集上进行验证,所提出模型在参数量大大缩减的同时,仍实现检测精度为100%的优越性能。

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来源
《工业控制计算机》 |2022年第4期|81-83|共3页
作者
冯小予; 邵慧翔; 张之江;
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作者单位

上海大学通信与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化技术及设备;
关键词
AGV目标检测; YOLOv3算法; 深度可分离卷积; 模型轻量化;

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