为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S...为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。展开更多
针对目前仓储货物分类速度慢、易出错、灵活性差等问题,提出了一种改进YOLOv5s的货物检测算法,对仓储货物进行预分类。首先,根据仓储货物的外形特征,将其分为包装箱与包装袋两大类,形成训练数据集;其次,将骨干网络更换为具有更小模型尺...针对目前仓储货物分类速度慢、易出错、灵活性差等问题,提出了一种改进YOLOv5s的货物检测算法,对仓储货物进行预分类。首先,根据仓储货物的外形特征,将其分为包装箱与包装袋两大类,形成训练数据集;其次,将骨干网络更换为具有更小模型尺寸的MobileNetV3,加快推理;再次,添加SE注意力机制模块,旨在提高模型的检测精度;最后,结合α_CIoU损失函数,增强模型的灵活度。通过实验验证,改进后的算法相较于原始算法在精确率(Precision,P)、平均类别精度(mean Average precision,mAP)和帧率(Frames per second,FPS)三方面分别提升2.1%、0.5%和10.6%,能够高效地完成对仓储货物的预分类工作。展开更多
针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dyna...针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。展开更多
文摘为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。
文摘针对目前仓储货物分类速度慢、易出错、灵活性差等问题,提出了一种改进YOLOv5s的货物检测算法,对仓储货物进行预分类。首先,根据仓储货物的外形特征,将其分为包装箱与包装袋两大类,形成训练数据集;其次,将骨干网络更换为具有更小模型尺寸的MobileNetV3,加快推理;再次,添加SE注意力机制模块,旨在提高模型的检测精度;最后,结合α_CIoU损失函数,增强模型的灵活度。通过实验验证,改进后的算法相较于原始算法在精确率(Precision,P)、平均类别精度(mean Average precision,mAP)和帧率(Frames per second,FPS)三方面分别提升2.1%、0.5%和10.6%,能够高效地完成对仓储货物的预分类工作。
文摘针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。
