基于改进CenterNet的托盘定位方法

作者：朱丹平^*; 朱明; 周恒森

来源：计算机系统应用, 2022, 31(10): 303-309.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.008728

• 托盘定位
• 目标检测
• 关键点检测
• 中心点定位
• 方向估计
• 深度学习

目前,托盘定位大多采用基于深度神经网络的目标检测算法,一般使用矩形框进行托盘定位,托盘中心点定位精度不高,且无法有效估计托盘水平方向.针对此问题,本文提出了基于关键点检测的托盘定位方法,通过检测托盘正面外轮廓的4个角点来定位托盘.首先,由于目前没有大规模的托盘数据集,使用迁移学习的方法,将CenterNet的人体姿态估计引入托盘定位任务.然后改进关键点分组方法,并提出关键点回归自适应补偿,提高关键点检测精度.在托盘关键点定位的基础上,提出基于几何约束的托盘中心点计算和托盘水平方向估计方法.本文方法与原CenterNet相比,托盘关键点定位指标APkp从0.352提高到0.728,托盘中心点定位精度指标ALP达到0.946,并且可以有效估计托盘水平方向,具有较高的实用价值.

• 单位
  中国科学技术大学