一种基于多模态数据融合与深度学习的目标检测方法

一种基于多模态数据融合与深度学习的目标检测方法，其特征在于，包括：步骤一，构建数据集与设计检测模型；步骤二，开发多任务货箱异常检测模型；步骤三，货箱堆垛检测系统搭建与实验验。本发明与现有技术相比具有以下有益效果：基于光线较暗的情况下，仍能对堆垛中的货箱进行识别检测。不同于以往的平面分割或形状匹配的方式，本文采用深度学习的算法进行检测，自行建立RGBD数据集。不仅提高了对光线较暗情况下的货箱检测，还较容易扩展其他品类数据集，增强整个系统的通用性。