基于改进YOLOv4的水下垃圾清理机器人视觉检测算法

2022年第23卷第8期

摘要

关键词

相关研究

回顶部

《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2022年第23卷第8期 doi: 10.1631/FITEE.2100473

基于改进YOLOv4的水下垃圾清理机器人视觉检测算法

1公安部第一研究所，中国北京市，100048；2中央民族大学信息工程学院，中国北京市，100081；3北京大学工学院先进制造与机器人系，中国北京市，100871；4中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，中国北京市，100190

收稿日期： 2021-10-01 录用日期： 2022-08-22 发布日期： 2022-08-22

HTML69 PDF 24 收藏 0

摘要

为解决水环境污染问题，依托基于视觉的水下垃圾自主清理机器人，提出一种基于改进YOLOv4的垃圾检测方法，可实现高速、高精度的目标检测。具体而言，选择YOLOv4算法作为执行目标检测的基本神经网络框架。为进一步提高检测精度，将传统YOLOv4改进为四尺度检测算法；为提高检测速度，对新模型进行模型剪枝操作。同时，将所提方法应用于水下机器人，实现了自主垃圾收集作业。检测速度可达66.67帧/秒，平均准确率可达95.099%；实验结果表明，改进后的YOLOv4算法在检测速度和精度方面均表现优秀。

关键词

目标检测 ; 水环境 ; 垃圾清理机器人 ; 改进YOLOv4