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基于YOLO-v2视觉神经网络在移动机器人平台ROS框架下的实现 被引量:1

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摘要 目标检测主要是通过视觉算法对目标图像进行识别,而移动机器人可以利用目标检测算法完成对周围环境的感知。本文提出对传统YOLO-v2算法进行改进,并基于ROS框架实现移动机器人在办公室场景下对主要动态障碍物的检测和识别。
作者 葛嘉琪
机构地区 上海理工大学
出处 《中国水运(下半月)》 2020年第6期95-97,共3页
  • 相关文献

参考文献5

  • 1张俊为..基于改进YOLOv2网络的遗留物检测算法研究[D].浙江理工大学,2018:
  • 2曾星宇..基于YOLOv3和多目标跟踪的智能交通视频监控系统[D].桂林电子科技大学,2019:
  • 3张恒瑜..基于卷积神经网络的多部位人体检测[D].北京工业大学,2016:
  • 4祝甜一..基于ROS的自主式救援机器人SLAM和导航系统研究[D].东南大学,2015:
  • 5梁山,刘娟,鲜晓东.一种考虑机器人尺寸约束的动态窗避障方法[J].控制工程,2011,18(6):872-876. 被引量:6

二级参考文献13

共引文献5

同被引文献8

引证文献1

二级引证文献1

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