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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及一种YOLO_SR系统、用于扫地机器人的目标检测方法及装置，方法包括：步骤S1：获取扫地机器人实时捕捉的图像；步骤S2：将所述图像输入构建的YOLO_SR系统，通过所述YOLO_SR系统识别出图像中的各类目标障碍，以使扫地机器人规避各类目标障碍。本发明通过对YOLO_SR系统进行改进，不仅提高了扫地机器人的特征提取能力，还能提高多尺度目标物体的检测能力，实验证明本发明将YOLO_SR系统应用于扫地机器人上避障效果较好且通用性较强。

主权项：1.一种用于扫地机器人的目标检测方法，其特征在于：包括：步骤S1：获取扫地机器人实时捕捉的图像；步骤S2：将所述图像输入YOLO_SR系统，通过所述YOLO_SR系统识别出图像中的各类目标障碍，以使扫地机器人规避各类目标障碍；所述YOLO_SR系统包括依次连接的图像增强模块、两个第一CBL单元、第一特征提取模块、第一Concat层、第二CBL单元和第二特征提取模块，所述第一特征提取模块和第二特征提取模块连接；所述第二特征提取模块设置有第一输出端和第二输出端，所述第一输出端与两个第三CBL单元连接，所述第二输出端与两个第四CBL单元连接；所述第一特征提取模块包括依次连接的两个CIRB单元、第一SEIR单元、第五CBL单元和第二SEIR单元，所述第一SEIR单元的输出和第二特征提取模块连接，所述第五CBL单元的输出和第一Concat层连接；所述CIRB单元包括依次连接的第三SEIR单元、第六CBL单元、第四SEIR单元、第二Concat层、第七CBL单元、第三Concat层和第一POOL层，所述第三SEIR单元的输出与第三Concat层连接，所述第六CBL单元的输出与第二Concat层连接；所述第一SEIR单元、第二SEIR单元、第三SEIR单元和第四SEIR单元均包括依次连接的第七CBL单元、Dwise层、第一SE层、第一卷积层、第一BN层、Linear层、第二SE层和相加层，所述第七CBL单元的输入和Linear层的输出连接；所述第二特征提取模块包括依次连接的第四Concat层、第二POOL层、第八CBL单元、第一ASPP单元和两个第九CBL单元，所述第四Concat层的输入依次连接有第二ASPP单元、第十CBL单元，第二个所述第九CBL单元的输出依次连接有第十一CBL单元、第一上采样层，所述第一上采样层和第十CBL单元的输出分别与第五Concat层连接；所述第一ASPP单元和第二ASPP单元包括并列设置的第一空洞卷积层、第二空洞卷积层、第三空洞卷积层、第四空洞卷积层和第三POOL层，所述第三POOL层与第二上采样层连接，所述第一空洞卷积层、第二空洞卷积层、第三空洞卷积层、第四空洞卷积层和第二上采样层分别与第六Concat层连接；所述第一CBL单元至第十一CBL单元均包括依次连接的第二卷积层、第二BN层和激活函数层。

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权利要求：

百度查询： 苏州大学 一种YOLO_SR系统、用于扫地机器人的目标检测方法及装置