【摘 要】
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目的为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度,为扫地机器人配备视觉传感器,使其获得视觉感知能力,通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法,实现对垃圾的定位与识别,引导扫地
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院; 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602397);湖南省自然科学基金项目(2017JJ2251,2017JJ3315)~~
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目的为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度,为扫地机器人配备视觉传感器,使其获得视觉感知能力,通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法,实现对垃圾的定位与识别,引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理,提高工作的目的性和效率,避免盲动和减少能耗。方法选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型,结合密集连接卷积网络,嵌入深层密集模块,对YOLOv2进行改进,提出一种YOLOv2-dense网络,该网络可以充分利用图像的高分辨率特征,实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果测试结果表明,智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别,在真实场景中,测试识别准确率为84. 98%,目标检测速度达到26帧/s。结论实验结果表明,本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度,并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时,表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中,可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类,整体性能优于原YOLOv2模型。
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