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题名基于YOLOv5算法的无人机伤员搜救系统设计
被引量：1
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作者
廖骏明
徐逸晖
郑潞
郑善豪
卓伟豪
廖绍成
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机构
中国矿业大学
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出处
《科技创新与应用》
2024年第1期156-159,共4页
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基金
中国矿业大学国家级大学生创新创业训练计划(202210290103Z)。
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文摘
无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于YOLOv5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使用卷积神经网络模型,能够实现对伤员的目标检测,并使用PyQt5框架设计图形用户界面,将关键图像和文本信息显示在屏幕上,便于搜救人员开展工作。介绍四旋翼无人机的硬件组成、YOLO算法的原理、神经网络模型训练和GUI软件开发的过程,并模拟伤员拍摄照片进行识别实验,验证该系统的有效性和可行性,为无人机伤员搜救技术的发展提供一种新的思路和方法。
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关键词
无人机
目标检测
PyQt5
YOLOv5算法
伤员搜救
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Keywords
UAV
target detection
PyQt5
YOLOv5 algorithm
casualty search and rescue
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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