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基于百度飞桨的四足机器人智能导盲系统设计
1
作者
谭天翔
陈浩冉
+3 位作者
张翔勇
许雪
张鹏
陈劲松
《消费电子》
2024年第10期75-77,共3页
本文研究了一种基于百度飞桨平台训练的图像识别检测模型,可以应用于四足机器人的智能导盲系统。该系统结合了机器狗的运动控制与视觉图像识别技术,能够有效感知和分析周围环境中的障碍物及道路信息,从而保障导盲过程的精确与安全。本...
本文研究了一种基于百度飞桨平台训练的图像识别检测模型,可以应用于四足机器人的智能导盲系统。该系统结合了机器狗的运动控制与视觉图像识别技术,能够有效感知和分析周围环境中的障碍物及道路信息,从而保障导盲过程的精确与安全。本文还详细阐述了该模型在实际应用场景中的表现与技术实现,展现了现代AI技术在智能导盲系统中的创新应用及其潜在的影响力。
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关键词
百度飞桨
图像识别
视觉识别
智能导盲
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职称材料
一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现
被引量：
3
2
作者
曹月花
李辉
《现代电子技术》
2022年第18期166-170,共5页
文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位...
文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位机,CMOS高分辨率摄像头为视觉模块,闭环编码电机和智能舵机为动力装置,运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC铝板搭建车模结构,从而构建一套完整的智能车模型;其次,通过深度学习训练模型,实现道路数据信息采集和数据的预处理,构建深度学习框架对数据集进行训练;再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard主处理器与WBOT下位机的通信、WBOT命令的接收以及控制指令的发送等功能;最后,通过实验对该智能系统的有效性进行验证。结果表明:所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能;相比较于传统的智能车,文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快,识别率高,对车道限制少,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于智能交通系统中。
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关键词
智能车
百度飞桨
深度学习
控制算法
EdgeBoard
WBOT控制器
人工智能
自主寻迹
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职称材料
一种基于PaddlePaddle的装配调整预测方法
3
作者
祁海东
《科学技术创新》
2022年第33期79-82,共4页
近些年来,网络上各种深度学习平台不断出现,很多公司与高校都开始深度学习平台的应用研究,各种应用研究层出不穷,在很多领域都取得了较好的成果,但深度学习平台在航空附件装配领域的应用相对较少。描述了一种利用百度PaddlePaddle深度...
近些年来,网络上各种深度学习平台不断出现,很多公司与高校都开始深度学习平台的应用研究,各种应用研究层出不穷,在很多领域都取得了较好的成果,但深度学习平台在航空附件装配领域的应用相对较少。描述了一种利用百度PaddlePaddle深度学习平台,预测某航空附件产品装配时垫片调整量的方法,并最终使用Pycharm+QT5设计与部署了预测软件。
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关键词
深度学习平台
百度飞桨
回归模型
航空附件
装配
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职称材料
题名
基于百度飞桨的四足机器人智能导盲系统设计
1
作者
谭天翔
陈浩冉
张翔勇
许雪
张鹏
陈劲松
机构
江苏海洋大学创新创业学院
出处
《消费电子》
2024年第10期75-77,共3页
文摘
本文研究了一种基于百度飞桨平台训练的图像识别检测模型,可以应用于四足机器人的智能导盲系统。该系统结合了机器狗的运动控制与视觉图像识别技术,能够有效感知和分析周围环境中的障碍物及道路信息,从而保障导盲过程的精确与安全。本文还详细阐述了该模型在实际应用场景中的表现与技术实现,展现了现代AI技术在智能导盲系统中的创新应用及其潜在的影响力。
关键词
百度飞桨
图像识别
视觉识别
智能导盲
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现
被引量：
3
2
作者
曹月花
李辉
机构
杭州电子科技大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第18期166-170,共5页
基金
教育部2020年度第一批产学合作协同育人项目(202002009030)。
文摘
文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位机,CMOS高分辨率摄像头为视觉模块,闭环编码电机和智能舵机为动力装置,运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC铝板搭建车模结构,从而构建一套完整的智能车模型;其次,通过深度学习训练模型,实现道路数据信息采集和数据的预处理,构建深度学习框架对数据集进行训练;再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard主处理器与WBOT下位机的通信、WBOT命令的接收以及控制指令的发送等功能;最后,通过实验对该智能系统的有效性进行验证。结果表明:所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能;相比较于传统的智能车,文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快,识别率高,对车道限制少,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于智能交通系统中。
关键词
智能车
百度飞桨
深度学习
控制算法
EdgeBoard
WBOT控制器
人工智能
自主寻迹
Keywords
intelligent car
Baidu Paddle
deep learning
control algorithm
EdgeBoard
WBTO controller
artificial intelligence
independent tracing
分类号
TN915-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于PaddlePaddle的装配调整预测方法
3
作者
祁海东
机构
郑州飞机装备有限责任公司维修中心
出处
《科学技术创新》
2022年第33期79-82,共4页
文摘
近些年来,网络上各种深度学习平台不断出现,很多公司与高校都开始深度学习平台的应用研究,各种应用研究层出不穷,在很多领域都取得了较好的成果,但深度学习平台在航空附件装配领域的应用相对较少。描述了一种利用百度PaddlePaddle深度学习平台,预测某航空附件产品装配时垫片调整量的方法,并最终使用Pycharm+QT5设计与部署了预测软件。
关键词
深度学习平台
百度飞桨
回归模型
航空附件
装配
Keywords
deep learning platform
baidu PaddlePaddle
regression model
aviation accessories
assembly
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于百度飞桨的四足机器人智能导盲系统设计
谭天翔
陈浩冉
张翔勇
许雪
张鹏
陈劲松
《消费电子》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现
曹月花
李辉
《现代电子技术》
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于PaddlePaddle的装配调整预测方法
祁海东
《科学技术创新》
2022
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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