基于YOLOv5的機(jī)耕船雙目視覺(jué)障礙感知研究

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摘要：為滿足機(jī)耕船自動(dòng)駕駛功能，設(shè)計(jì)一套YOLOv5融合SGBM算法的機(jī)器視覺(jué)障礙感知系統(tǒng)。首先，以人、機(jī)耕船和農(nóng)具為對(duì)象拍攝和收集圖片得到水田障礙數(shù)據(jù)集，將圖像輸入YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型迭代訓(xùn)練得到最優(yōu)權(quán)重，隨后將最優(yōu)權(quán)重用于測(cè)試，并且與YOLOv4和Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較；將雙目相機(jī)拍攝的左右圖像輸入YOLOv5模型中進(jìn)行檢測(cè)，將輸出的目標(biāo)障礙檢測(cè)框信息經(jīng)校正變換后用SGBM算法進(jìn)行視差計(jì)算，完成對(duì)目標(biāo)障礙的識(shí)別和深度估計(jì)。（剩余14926字）