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摘要
随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口,并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算法。结合显著化图像对其中的RPN网络部分进行改进,将图像中的充电口区域显著化,用处理后的特征图像作为RPN网络的输入;设计一种多尺度MB-LBP特征与神经网络联合进行候选区域分类。基于Pytorch框架在自建的数据集上进行训练和测试,实验结果表明,本文所提出的算法能够满足工作场景需求,并且能够较好地应对光照条件变化以及尺度变化。
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