【摘 要】
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针对传统物体检测算法在复杂环境下检测准确率较低的问题,提出一种新的托盘检测算法。采集真实仓库中包括人和托盘的大量图片进行标注,构建物流仓库的托盘数据库,并将单次多
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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北京市科技计划项目(Z171100000817006)
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针对传统物体检测算法在复杂环境下检测准确率较低的问题,提出一种新的托盘检测算法。采集真实仓库中包括人和托盘的大量图片进行标注,构建物流仓库的托盘数据库,并将单次多箱探测器检测算法中的基础网络改进为DenseNet网络,利用所标注的托盘数据库进行训练和测试。在测试阶段,结合不同分辨率的多尺度特征图,以增强网络对被检测物体的适应能力,并使用单一网络实现检测任务。实验结果表明,与YOLO算法相比,该算法检测准确率提高了6.1%。
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