检索结果-南通市图书馆

Object Detection for Cargo Unloading System Based on Fuzzy C Means

Computers, Materials & Continua 2022年第5期71卷 4167-4181页

作者： Sunwoo Hwang Jaemin Park Jongun Won yongjang kwon Youngmin Kim Department of Systems Engineering Ajou UniversitySuwon16499Korea New Transportation Innovative Research Center Korea Railroad Research InstituteUiwang16105Korea Innovative Transportation and Logistics Research Center Korea Railroad Research InstituteUiwang16105Korea

With the recent increase in the utilization of logistics and courier services,it is time for research on logistics systems fused with the fourth industry *** studies related to object recognition have been actively conducted in convergence with the emerging artificial intelligence field,but so far,algorithms suitable for automatic unloading devices that need to identify a number of unstructured cargoes require further *** this study,the object recognition algorithm of the automatic loading device for cargo was selected as the subject of the study,and a cargo object recognition algorithm applicable to the automatic loading device is proposed to improve the amorphous cargo identification *** fuzzy convergence algorithm is an algorithm that applies Fuzzy C Means to existing algorithm forms that fuse YOLO(You Only Look Once)and Mask R-CNN(Regions with Convolutional Neuron Networks).Experiments conducted using the fuzzy convergence algorithm showed an average of 33 FPS(Frames Per Second)and a recognition rate of 95%.In addition,there were significant improvements in the range of actual box *** results of this study can contribute to improving the performance of identifying amorphous cargoes in automatic loading devices.

关键词： Deep learning algorithm YOLOv2 Mask R-CNN Fuzzy C Means unloading system

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