【技术实现步骤摘要】
一种基于轻量化目标检测算法的机器人视觉引导跟踪分拣系统
[0001]本专利技术涉及分拣领域，具体涉及一种基于轻量化目标检测算法的机器人视觉引导跟踪分拣系统。
技术介绍
[0002]基于深度学习的视频图像目标检测是计算机视觉领域中的关键技术。任务旨在让算法更好地匹配人眼视觉系统，使检测算法能够识别输入图像中显著的区域和目标，同时对图像场景进一步处理，如实例分割、多场景融合、目标行为预测等。然而，基于深度学习的目标检测算法性能受诸多因素的制约，部分边缘设备有限的内存和计算力往往不能支撑目标检测算法进行实时运算。在移动互联网时代，很多边缘计算的场景都需要部署目标检测系统，如手机端的面容解锁、企业学校的门禁面部识别、小区快递柜的人脸识别系统等，这要求对网络模型轻量化处理，使其在保证检测精度的同时，加快检测速度。
[0003]目前计算机视觉在很多分拣装置上都有应用，但始终局限于某些特定类型的目标物的分拣，同时其分拣装置依附于特定目标物进行定制化设计，虽能够进行快速分拣，但拓展性差，适用范围小。
技术实现思路
[...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于轻量化目标检测算法的机器人视觉引导跟踪分拣系统，其特征在于：包括布设待分拣目标物的初始区域，对各个待分拣目标物进行分拣的分拣区域，用于布设分拣后的各个目标物的目标区域，初始区域设置有对待分拣物进行检测的第一检测装置，分拣区域设置有对待分拣物进行输送的输送装置以及对输送装置上输送的待分拣物进行检测的第二检测装置，放置区域和分拣区域之间设置有第一转移装置，第一转移装置用于将初始区域的各个待分拣物分别转移至输送装置的上料端，分拣区域和目标区域之间设置有第二转移装置，第二转移装置用于将输送装置的下料端的待分拣物转移至目标区域；第一检测装置通过深度信息进行目标位置及类别排序；第二检测装置对输送装置上输送的待分拣目标物进行实时检测，获取待分拣目标物的目标位置，根据多点目标位置结合输送带速度计算待分拣目标物下一时刻位置；第一检测装置、第二检测装置将检测的信号输送至控制装置进行数据分析处理，控制装置依据数据分析处理的结果调控各个装置的运行状态。2.根据权利要求1所述的基于轻量化目标检测算法的机器人视觉引导跟踪分拣系统，其特征在于，第一检测装置的检测操作包括：S11：对输入的图像中各待分拣目标物的真实框尺寸进行K
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means聚类操作，同时对输入的图像进行马赛克增强和标签平滑操作；S12：通过拼接操作进行多特征融合使得浅层网络的物理信息可以与深层网络的语义信息相结合，并且加入Mish激活函数层和归一化层，构建出一个多...
【专利技术属性】
技术研发人员：何士举，张先才，
申请(专利权)人：合肥中科深谷科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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