典型文献
改进型Faster R-CNN的AGV导航图案目标检测算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
张洪涛;田星星;周意入;秦宇
作者机构：
湖北工业大学 电气与电子工程学院,湖北 武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]张洪涛;田星星;周意入;秦宇-.改进型Faster R-CNN的AGV导航图案目标检测算法)[J].现代电子技术,2022(13):51-56
A类：
候选框生成
B类：
改进型,Faster,AGV,航图,图案,案目,目标检测算法,视觉导航定位,定位技术,上铺,铺设,目标区域,角点检测算法,工业相机,焦距,数的几何,几何关系,加以改进,feature,map,上生,卷积核,行卷,卷积运算,接进,仿真测试,mAP,FPS,角点提取,位姿计算
AB值：
0.280115
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