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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>如何使用深度學習進行井下巷道行人視覺定位算法的詳細資料說明

      如何使用深度學習進行井下巷道行人視覺定位算法的詳細資料說明

      2019-03-28 | rar | 1.05 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　自主駕駛礦 井機車需要實時檢測和定位行駛前方的巷道行人，激光雷達等非視覺類方法成本高昂，而傳統(tǒng)基于特征提取視覺類方法無法解決并下光照差且光線不均勻的問題。提出一種基于深度學習的井下巷道行人視覺定位算法。首先給出基于深度學習網(wǎng)絡的系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu);其次，搭建目標檢測多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），生成自主駕駛機車前方視野范圍內(nèi)行人的二維坐標及邊界框的尺寸;再次，通過多項式擬合計算出圖像中行人到機車之間的第三維距離;最后通過真實祥本集實施模型訓練驗證與測試。實驗結(jié)果表明，所提算法的檢測準確率達94% ，速度達每秒25幀，測距誤差小于4%，實現(xiàn)了實時高效的巷道行人視覺定位。

      　　近年來，隨著市場對駕駛安全和智能化需求的不斷提高，無人駕駛巨大的社會和經(jīng)濟價值越發(fā)凸顯，［1］。無人駕駛系統(tǒng)在民用、科學研究、軍事、工業(yè)等方面獲得廣泛應用。其中在工業(yè)方面則針對具有繁重的運輸任務、有事故風險的并下工作環(huán)境來代替人工來完成采礦、運輸?shù)热蝿?。不同于一般的駕駛環(huán)境，工業(yè)軌道運輸環(huán)境受井下空間和運輸?shù)V物的影響，容易導致事故的發(fā)生，且一旦發(fā)生事故極易造成人員傷亡或引發(fā)爆炸等嚴重后果。因此，為了從根本上減少機車運行事故的發(fā)生，杜絕人員傷亡現(xiàn)象的出現(xiàn)，有必要對無人礦井機車前方行人進行動態(tài)感知、識別分析處理，做到及時啟/停和提前預警。

      神經(jīng)網(wǎng)絡 無人駕駛 深度學習
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