基于改进HOG算法的AGV小车避障研究

• 作者: 万伟 刘子龙
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: AGV 行人检测 HOG 线性支持向量机 危险环境
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 2581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191617

摘要

为解决激光传感器等避障装置难以解决爆炸性危险环境下的防爆问题,提出一种基于机器视觉的AGV小车避障解决方案.磁导航AGV小车在工作中路径相对固定,主要针对来回走动的工人进行检测,进而实现减速或制动.为实现高精确度下实时检测,采用改进HOG算法,结合线性支持向量机实现更快和更可靠的分类.实验证明,该方法识别率达到92.84％,漏检率4％,其准确度和实时性基本满足危险环境下的行人检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘子龙	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	37	107	6.0	7.0
2	万伟	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	3	1.0	1.0