基于改进YOLOv4的水下垃圾清理机器人视觉检测算法（英文）

作者：田满军; 李霞丽; 孔诗涵; 吴立成; 喻俊志^*

来源：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2022, 23(08): 1217-1229.

• 目标检测
• 水环境
• 垃圾清理机器人
• 改进YOLOv4

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。

• 单位
  中国科学院自动化研究所; 公安部第一研究所; 北京大学; 复杂系统管理与控制国家重点实验室; 中央民族大学