基于SSD的仓储物体检测算法研究

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.