| 基于深度學(xué)習(xí)的智能垃圾分揀車系統(tǒng) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：684 K | |
| 標(biāo)簽： Jetson Nano 智能小車 六軸機(jī)械臂 | |
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| 文檔介紹：針對生活垃圾的高效分類及搬運(yùn)處理，設(shè)計(jì)了一款以邊緣嵌入式AI設(shè)備Jetson Nano為控制器的光電智能小車系統(tǒng)，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)以YOLOv5為目標(biāo)檢測算法，以Pytorch1.8.1為深度學(xué)習(xí)框架。使智能小車從指定區(qū)域出發(fā)，通過自身的光電傳感器在指定范圍內(nèi)搜尋垃圾，利用六軸機(jī)械臂對垃圾進(jìn)行分揀并送到指定分類地點(diǎn)。對采集到的5 048張圖片(包括5種垃圾類別)進(jìn)行300次的迭代訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明：平均精確度達(dá)到91.8%，準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，召回率達(dá)到89.03%。 | |
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