基于SSD_MobileNet模型的ROS平台目标检测

• 作者: 张激 童星
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 目标检测 机器人技术 ROS平台 深度学习 SSD_MobileNet
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 字数: 3517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006748

摘要

目标检测是机器人技术领域中重要的技术环节,而作为机器人开发领域中最受欢迎的平台之一,ROS(Robot Operating System)平台实现快速准确的目标检测功能是非常必要的.目前深度学习方法是实现目标检测功能的核心技术,但当前ROS平台自带的目标检测数据包实现原理仍是基于传统的局部图像特征描述方法,目标检测鲁棒性差,泛化能力弱.本文就将针对以上问题,提出一种基于SSD_MobileNet框架,结合独立制作的图像数据集训练定制的目标检测模型,并将模型集成到ROS平台实现快速准确的目标检测功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张激		14	24	3.0	4.0
2	童星		1	5	1.0	1.0