基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车的设计与研究

耿韶光

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基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车的设计与研究

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近年来,深度学习凭借其在识别应用中超高的预测准确率,在图像处理领域获得了极大关注,这势必提升现有图像处理系统的性能并开创新的应用领域。本文在充分研究深度学习常用模型和技术框架等最新热点前提下,基于树莓派、Arduino这两种嵌入式设备,设计了一款实现物体识别与追踪的智能小车机器人。该智能小车通过搭载在智能小车上的摄像头采集数据,利用计算机视觉的目标识别与追踪模型计算出被跟踪物体的位置信息,在目标物体移动的过程中,通过嵌入式设备分析位置数据计算出控制命令来操控智能小车实现目标跟踪。

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来源
《数字技术与应用》 |2020年第5期|161-162|共2页
作者
耿韶光;
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作者单位

天津电子信息技术学院;

天津300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化装置与设备;
关键词
树莓派; Arduino; 深度学习; 目标跟踪;

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