摘要
本发明涉及深度学习技术领域,具体为一种智能船探测沼渣池中沼渣分布的方法,包括步骤一:将摄像机采集到的图像输入到YOLOX‑S算法中,YOLOX‑S算法通过卷积神经网络提取目标特征并进行预测,通过位置修正算法得到智能船在像平面上的坐标P(xp,yp);步骤二:通过单目视觉系统、双舵轮模型和模糊PID控制算法得到智能船在沼渣池中的精确位置;步骤三:采用A*算法与DWA算法改进和融合的方法,使智能船按照预定路径行驶到沼渣池中的精确位置处;步骤四:智能船到达沼渣池中的精确位置后,测量智能船到沼渣池中沼渣的深度;步骤五:结合步骤三中智能船在沼渣池中的行驶路径和步骤四中智能船测量的沼渣池中沼渣的深度,得到沼渣池里沼渣的分布情况。
技术关键词
单目视觉系统
PID控制算法
卷积神经网络提取
栅格地图
算法规划
修正算法
舵轮
路径规划效率
摄像机
蒙特卡洛算法
坐标
深度学习技术
沼渣
预测类别
沼泽
融合算法
障碍物
图像
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