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改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法
被引量：
3
1
作者
张洪涛
田星星
+1 位作者
周意入
秦宇
《现代电子技术》
2022年第13期51-56,共6页
AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出...
AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出AGV的位姿。文中在目标检测算法中经典的Faster R⁃CNN网络模型基础上加以改进,在多层次的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,从而直接进行分类和回归。仿真测试结果显示:相比Faster R⁃CNN,改进型Faster R⁃CNN检测所设计导航图案的mAP值提高了0.032,FPS值提高了31。因此证明改进型Faster R⁃CNN的精确度和速度均提高了,应用到AGV视觉导航定位技术中可进一步提高该技术的精确度和速度。
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关键词
目标检测算法
AGV导航图案
改进型faster
R⁃CNN
视觉导航
角点提取
AGV位姿计算
候选框生成
卷积运算
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职称材料
野外环境下基于改进Faster R-CNN的无人车障碍物检测方法
被引量：
1
2
作者
郭景华
董清钰
王靖瑶
《汽车工程学报》
2023年第5期687-694,共8页
针对无人车在越野环境中障碍物检测存在特征提取能力不足和检测准确率低等问题,提出一种基于改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型的障碍物检测方法。通过构建FPN与ResNet50组合的网络结构来实现对野外障碍物的特征提取,有效解决了特征...
针对无人车在越野环境中障碍物检测存在特征提取能力不足和检测准确率低等问题,提出一种基于改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型的障碍物检测方法。通过构建FPN与ResNet50组合的网络结构来实现对野外障碍物的特征提取,有效解决了特征提取时障碍物细节特征丢失和尺度变换大的问题。使用Soft-NMS代替NMS,避免了NMS非极大值抑制由于阈值难调整带来的误删除和误检问题。在每个卷积层残差块最后嵌入注意力机制,有助于特征图中有效特征信息筛选和减小计算量。试验结果表明,构建的改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型可准确识别野外环境中的障碍物,从而验证了该模型有良好的检测能力,对提升无人车的野外感知能力具有重要意义。
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关键词
无人车
野外环境
障碍物检测
改进型faster
R-CNN
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职称材料
题名
改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法
被引量：
3
1
作者
张洪涛
田星星
周意入
秦宇
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第13期51-56,共6页
基金
武汉市科技局“十城千辆新动力汽车计划”项目(2013011801010600)。
文摘
AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出AGV的位姿。文中在目标检测算法中经典的Faster R⁃CNN网络模型基础上加以改进,在多层次的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,从而直接进行分类和回归。仿真测试结果显示:相比Faster R⁃CNN,改进型Faster R⁃CNN检测所设计导航图案的mAP值提高了0.032,FPS值提高了31。因此证明改进型Faster R⁃CNN的精确度和速度均提高了,应用到AGV视觉导航定位技术中可进一步提高该技术的精确度和速度。
关键词
目标检测算法
AGV导航图案
改进型faster
R⁃CNN
视觉导航
角点提取
AGV位姿计算
候选框生成
卷积运算
Keywords
target detection algorithm
AGV navigation pattern
improved
faster
R⁃CNN
visual navigation
angular point extraction
AGV pose calculation
candidate box generation
convolution operation
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP120.30 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
野外环境下基于改进Faster R-CNN的无人车障碍物检测方法
被引量：
1
2
作者
郭景华
董清钰
王靖瑶
机构
厦门大学机电工程系
厦门大学航空航天学院
出处
《汽车工程学报》
2023年第5期687-694,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61803319)。
文摘
针对无人车在越野环境中障碍物检测存在特征提取能力不足和检测准确率低等问题,提出一种基于改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型的障碍物检测方法。通过构建FPN与ResNet50组合的网络结构来实现对野外障碍物的特征提取,有效解决了特征提取时障碍物细节特征丢失和尺度变换大的问题。使用Soft-NMS代替NMS,避免了NMS非极大值抑制由于阈值难调整带来的误删除和误检问题。在每个卷积层残差块最后嵌入注意力机制,有助于特征图中有效特征信息筛选和减小计算量。试验结果表明,构建的改进型Faster R-CNN卷积神经网络模型可准确识别野外环境中的障碍物,从而验证了该模型有良好的检测能力,对提升无人车的野外感知能力具有重要意义。
关键词
无人车
野外环境
障碍物检测
改进型faster
R-CNN
Keywords
unmanned vehicles
field environment
obstacle detection
improved
faster
R-CNN
分类号
U461.99 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法
张洪涛
田星星
周意入
秦宇
《现代电子技术》
2022
3
在线阅读
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职称材料
2
野外环境下基于改进Faster R-CNN的无人车障碍物检测方法
郭景华
董清钰
王靖瑶
《汽车工程学报》
2023
1
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职称材料
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