摘要
本发明公开了一种改进神经网络的疫苗冷链运输方法,涉及物流管理交叉融合技术领域,包括,利用高光谱成像和机器视觉技术,对冷链物流箱周围环境进行感知形成环境感知数据;从环境感知数据中提取出关键的环境特征,基于环境特征识别障碍物;利用深度学习模型SSD构建分类模型,对障碍物和地形特征进行物体检测和分类;利用路径规划算法规划冷链物流箱的行驶路径,得到障碍物分布数据集;结合神经网络构建运输避障模型,将障碍物分布数据集输入运输避障模型来优化路径选择,输出最优路径;在行驶过程中,利用实时最优路径和实时障碍物分布数据集的结果,进行避障。
技术关键词
环境感知数据
冷链运输方法
机器视觉技术
构建分类模型
路径规划算法
物体检测
光谱成像
表达式
识别障碍物
冷链物流箱
深度学习模型
疫苗
地形特征
反射率
深度学习框架
特征值
协方差矩阵
边缘检测算法
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构建分类模型
机器学习算法
训练集数据
肾上腺素
参数
切割深度调节
切割工具
轨迹
多传感器融合技术
结构生成算法
水下设备
水下声信号
动态数据处理
激光测振技术
路径规划算法
清洗机器人
双目相机
定位方法
清扫车
机器人系统