基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统，该方法包括：获取每个摄像头对应的原始地面数据集H有实际位置坐标数据的格子数据集M1，对剩余没有实际位置坐标数据的格子进行坐标赋值，以得到摄像头拍摄原始格子数据集U，将摄像头拍摄原始格子数据集U的格子坐标和格子标签进行聚合，建立格子坐标数据集K；基于格子坐标数据集K的格子坐标和格子类型生成仓库静态栅格地图；基于改进YOLOv8算法模型、摄像头拍摄原始格子数据集U和仓库静态栅格地图获取仓库内所有叉车的实时运行状态信息，基于实时运行状态信息生成动态栅格地图，有助于解决现有技术在智能化改造中面临的成本高的问题。