摘要
本发明涉及数据处理领域,本发明涉及一种基于人工智能的移动充电机器人调控方法及系统,通过获取待充电车辆的历史图像,然后基于图像的边缘锐度和高频成分使用XGBoost模型分析不同天气的概率,选择对应的图像处理算法,生成优化后的车辆图像。通过YOLOV5深度学习模型训练后的目标检测算法,获取车牌的候选框位置及置信度。融合不同天气下的候选框置信度,准确定位车牌位置信息,最终结合车辆型号及车牌位置,推测充电口的实际位置,控制充电机器人对准充电口。最终完成自动充电操作。本发明通过天气概率分析与图像优化,结合目标检测算法,精确定位车辆充电口,实现自动化充电操作。
技术关键词
移动充电机器人
调控方法
分类器
雨天
计算机程序指令
XGBoost模型
深度学习模型训练
车辆充电口
天气
暗通道先验
路径规划算法
图像处理算法
定位车牌
场景
车辆车牌
系统为您推荐了相关专利信息
测试场景
逻辑回归分类器
虚拟驾驶平台
风险
计算机可读取存储介质
海底底质分类方法
多分类器
声学特征
地理加权回归
样本
深度神经网络模型
二叉树模型
历史温度数据
温度调控方法
温控
验证方法
基础分类器
场景类别
集成分类器
多模态数据采集
分类系统
多模态特征
三元组
生成关联图像
多模态分类器