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摘要
具有自主工作能力的超市取货机器人能够大大降低人工成本使其得到广泛应用，对超市取货机器人的目标检测策略进行持续的优化改进具有重要的现实意义。针对超市取货机器人目标检测策略存在泛化性、效率低的问题，提出了基于MobileNetV3-YOLOv4超市取货机器人目标检测策略的设计。该策略中将根据检测商品的特征有针对性地构建数据集，并且轻量化改进YOLOv4的主干特征网络，将原来的YOLOv4的CSPDarknet53主干特征网络用轻量级网络MobileNetV3替换，最终提高YOLOv4算法的训练速度、检测精度以及网络模型的泛化能力。最终场地测试结果表明，上述控制策略在提升超市取货机器人泛化性和鲁棒性，同时提高了执行效率。
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单位温州大学; 浙江安防职业技术学院
