仓储环境下基于深度学习的物体识别方法研究

金秋; 李天剑

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针对仓储环境下叉车机器人物体识别的应用场景,提出一种基于Faster-RCNN优化和改进后的物体识别算法.通过对Faster-RCNN模型进行微调(fine-tuning),完成对托盘、货物、人以及叉车等物体的识别,同时优化了训练过程,使得网络最后达到最优.同时通过对不同共享卷积层模型下的Faster-RCNN进行比较,最后得到最优的Faster-RCNN模型为ZF+RPN模型.实验表明,改进和优化后的算法对仓储环境下的物体检测的准确率达到90％,测试的帧率为33.3fps,基本满足叉车机器人对物体检测实时性和准确性的要求.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第1期|60-65|共6页
作者
金秋; 李天剑;
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作者单位

北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
深度学习; Faster-RCNN; fine-tuning; RPN模型; 共享卷积层;

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