[发明专利]一种基于深度学习的救援落水汽车的自动导航方法有效
| 申请号： | 202011244272.8 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112232299B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 姜文刚;张帆 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/56;G06T7/73;G06T7/62;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 杭行 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了种基于深度学习的救援落水汽车的自动导航方法，属于智能控制技术领域。包括三大部分：第一个部分是汽车落水的检测，利用YOLO‑v4深度学习目标检测框架来对建立的落水汽车图像的数据集进行训练，从而训练成能够检测汽车落水的网络模型，并将监控摄像头拍摄的图像放入该网络中进行训练，从而检测是否有汽车落水。第二个部分是自动导航部分，当装置检测到有汽车落水后，根据检测部分生成的检测框的中心坐标来与摄像头的中心坐标做对比，从而矫正装置的前进方向，使得装置能够自动导航到落水汽车旁边并展开救援。本发明的有益效果为：装置可以自动检测出是否有汽车落水，装置可以自动导航到落水汽车。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 救援 落水 汽车 自动 导航 方法 | ||
【主权项】：
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