【摘 要】
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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
【基金项目】
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北京市科技专项2017（9041723101）
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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
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