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根据目前常见目标识别算法检测较为复杂、识别时间较长并容易出现错检漏检等方面的不足,利用目前机器视觉技术,提出一种适用智能移动小车系统的目标识别算法YOLOv3(一种深度学习目标检测方法),并搭建智能移动小车的目标识别仿真系统。其目的是研究目标识别算法在ROS(机器人操作系统)中结合智能小车运动控制功能进行正确实现,改善目标检测算法的漏检率、错误率等。分析目标识别算法在ROS系统中的精确度,使用数据集进行检测实验。实验结果表明,运用YOLOv3深度学习目标识别算法在提高识别目标速度的同时有较高的检测精