【摘 要】
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针对目前罐车装料过程中存在的智能化程度低、可靠性差等问题,提出一种罐车装料口视觉跟踪系统。通过对卷积神经网络算法的研究,提出了基于SSD的罐车装料口跟踪算法。基于迁移学习对SSD神经网络进行了训练,并建立了深度学习模型,从而实现对罐车装料口的识别跟踪。实验结果表明该系统在普通环境或复杂环境下,都能够实现对进料口的稳定跟踪,具有良好的鲁棒性和实用性。
【机 构】
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黄河交通学院智能工程学院,河南科技大学机电工程学院
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针对目前罐车装料过程中存在的智能化程度低、可靠性差等问题,提出一种罐车装料口视觉跟踪系统。通过对卷积神经网络算法的研究,提出了基于SSD的罐车装料口跟踪算法。基于迁移学习对SSD神经网络进行了训练,并建立了深度学习模型,从而实现对罐车装料口的识别跟踪。实验结果表明该系统在普通环境或复杂环境下,都能够实现对进料口的稳定跟踪,具有良好的鲁棒性和实用性。
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