6、可解释目标检测与最优相机放置策略

最新推荐文章于 2025-12-15 18:47:11 发布
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分类专栏： 机器人技术前沿探析 文章标签： 可解释目标检测 最优相机放置 YOLOv5s
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可解释目标检测与最优相机放置策略

可解释目标检测

在目标检测领域，对于闸阀手轮的检测进行了详尽的模型研究。研究使用了一个包含 2447 张图像、9 种手轮类型和 6696 个标注的新型手轮数据集对所有模型进行训练和测试。

模型性能对比

模型 mAP0.5 mAP0.5:0.95 推理时间
YOLOv5s 优 优 优
R - CNN 一般 一般 一般
Faster R - CNN 一般 一般 一般
RetinaNet 一般 一般 一般
SSD 一般 一般 一般

从表格中可以清晰看出，与 R - CNN、Faster R - CNN、

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我国的机器人市场需求世界领先，在医疗、餐饮、交通等领域都有广泛的应用。工业互联网、5G通信技术的普及以及硬件设备的发展使云端算力和运算设备成本都大幅降低，基于机器视觉的应用开始走入家庭和日常生活中[1]。截止到2020年，我国的服务机器人的市场规模达2838亿元，同比增长37.4%[2]。从2020年新冠疫情出现开始，由于各类公共场都需要减少面对面的人工服务，各种服务机器人的需求量逐渐增加，还产生了很多新型种类的服务机器人，自动接待、智能无人配送等新。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-高密度交通场景下智能汽车多目标检测与跟踪算法
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8、主动相机系统：目标跟踪与多视角观察
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本文研究了多相机多像素目标跟踪与空间语音分离技术。在目标跟踪方面，提出了一种基于3D相机几何模型和扩展卡尔曼滤波器（EKF）的高效框架，通过目标检测、关联、跟踪及跟踪器修剪等模块实现对多个小目标的准确跟踪，并通过模拟实验验证了系统的有效性。在空间语音分离方面，比较了多种方法在嘈杂和混响环境下的性能，结果显示多耳处理技术表现最优。文章还分析了两种技术的应用场景、共性联系及未来发展趋势，包括多模态融合、深度学习应用以及系统实时性与鲁棒性的提升，展现了其在智能监控、语音助手、会议系统等领域的广阔前景。
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