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

• 作者: 耿韶光
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 树莓派 Arduino 深度学习 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 设计开发
• 页码范围: 161-162
• 页数: 2页
• 分类号: TP23
• 字数: 1228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.05.90

摘要

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.

作者信息

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1	耿韶光		2	0	0.0	0.0