卷积神经网络物体检测算法在物流仓库中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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卷积神经网络物体检测算法在物流仓库中的应用

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【英文篇名】	Application of Convolution Neural Network Object Detection Algorithm in Logistics Warehouse
【下载频次】	★★★★★
【作者】	李天剑; 黄斌; 刘江玉; 金秋;
【英文作者】	LI Tianjian; HUANG Bin; LIU Jiangyu; JIN Qiu; School of Mechanical and Electrical Engineering; Beijing Information Science and Technology University; School of Automation Science and Electrical Engineering; Beihang University;
【作者单位】	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;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 06期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	物体检测; 托盘检测; 卷积神经网路; 深度学习; 稠密连接卷积神经网络;
【英文关键词】	object detection; pallet detection; Convolution Neural Betwork(CNN); deep learning; densely connected convolutional neural network;
【摘要】	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%。
【英文摘要】	In complex environments,the accuracies of traditional object detection algorithms is too low. A new pallet detection algorithm is proposed. A large number of pictures containing people and pallets in real warehouses are collected and annotated to building the pallets dataset for training. In the paper,the based network of the improved algorithm based on Single Shot Multi Box Detector( SSD) pipeline is adapted with DenseNet. In the experiments,the real pallets dataset is used for training and testing. In the...
【基金】	北京市科技计划项目(Z171100000817006)
【更新日期】	2018-07-03
【分类号】	TP18;TP391.41
【正文快照】	0概述物体识别与检测是计算机视觉领域的基本任务之一,也是人工智能与模式识别的关键问题之一。物体识别的任务主要是识别特定图像中的各类物体,而物体检测的任务主要强调是各类物体在图片中的位置信息,例如用一个矩形框标出被检测道德物体在图片中的位置。物体检测与识别技术?

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