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| 基于SSD的仓储物体检测算法研究 | |
| 引用本文： | 陈亮杰,王飞,王梨,王林.基于SSD的仓储物体检测算法研究[J].教育技术导刊,2019,18(4):28-31. |
| 作者姓名： | 陈亮杰 王飞 王梨 王林 |
| 作者单位： | 1. 贵州民族大学 数据科学与信息工程学院；2. 贵州民族大学人文科技学院，贵州 贵阳 550025 |
| 摘 要： | 随着信息技术和计算机视觉技术的发展，仓储管理自动化和智能化成为趋势，对仓储物体进行准确检测变得尤为重要。针对仓储环境下的物体检测应用场景，提出一种基于SSD的仓储物体检测算法，实现对仓储环境下的物体智能检测。首先采用VGG16网络进行图像特征提取，然后在仓储物体数据集上进行模型训练，最后通过优化模型参数将训练好的模型应用于仓储物体检测。在创建的仓储物体数据集上训练SSD300和SSD500两种模型，获得的仓储物体检测准确率（mAP）分别为91.83%和94.32%，表明该算法基本实现了仓储物体的准确检测。 |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 仓储环境 物体检测 SSD VGG16 |
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