基于Object Detection API的物流单元货架目标检测

随着人工智能的兴起,深度学习的方法已经被广泛地应用到各类图像目标的检测当中,并在复杂环境下取得了良好的效果。针对物流仓储环境,该文基于开源框架Tensorflow上的库Object Detection API,选择了Faster R-CNN算法和SSD-MobileNet算法,分别对物流单元货架上摆放的物流周转箱进行目标检测。实验结果表明,相比于Faster R-CNN算法,SSD-MobileNet算法能够同时满足实时性与准确率的要求。将训练所得的SSD-Mo-bileNet模型移植到QT平台,设计了物流单元货架目标检测界面。