【摘 要】
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为保证智能化农业机械在自主导航过程中的安全可靠性,该研究将嵌入式AI计算机Jetson TX2作为运算核心,设计一套基于双目视觉的农业机械障碍物感知系统。使用深度卷积神经网络对作业环境中的障碍物进行识别,并提出一种基于改进YOLOv3的深度估计方法。将双目相机抓取的左右图像分别输入至改进的YOLOv3模型中进行障碍物检测,并将输出的目标检测框信息进行目标匹配和视差计算,完成对障碍物的识别、定位和深
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,南京农业大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41774027,41904022)。
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为保证智能化农业机械在自主导航过程中的安全可靠性,该研究将嵌入式AI计算机Jetson TX2作为运算核心,设计一套基于双目视觉的农业机械障碍物感知系统。使用深度卷积神经网络对作业环境中的障碍物进行识别,并提出一种基于改进YOLOv3的深度估计方法。将双目相机抓取的左右图像分别输入至改进的YOLOv3模型中进行障碍物检测,并将输出的目标检测框信息进行目标匹配和视差计算,完成对障碍物的识别、定位和深度估计。试验结果表明,该系统能够对障碍物进行准确识别,平均准确率和召回率分别达到89.54%和90.18
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