基于深度学习的障碍物检测研究
避障导航是自动导引小车领域的重要课题,障碍物检测则是其中的重要环节.随着计算机视觉的发展,基于深度学习的图像目标检测算法已日趋成熟,针对自动导引小车避障检测对精准性和实时性要求都较高的情况,本文搭建深度学习模型,使用端到端的物体目标检测网络,对室内环境下自动导引小车可能的工作场景进行训练,在速度较快的情况下得到了很高的精准度.
避障检测、深度学习、自动导引小车、图像检测
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TP311(计算技术、计算机技术)
2020-03-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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