典型文献
基于神经网络结合模板匹配算法的送药系统研究
文献摘要：
为解决医院送药的效率低以及人力资源浪费等问题,设计了一款基于单次多边框检测(SSD)卷积神经网络结合多模板匹配算法的智能送药系统.该系统主要由目标检测装置和智能循迹装置组成,实现了图像识别、电机舵机控制和人机交互功能.系统采用OpenMv4摄像头模块对目标进行图像识别和采集,在TensorFlow平台设计SSD卷积神经网络目标检测算法,训练图像数据得到目标检测模型.将该模型与多模板匹配算法结合进行目标检测.以英飞凌TC264芯片作为主控芯片,对电机和舵机分别设计增量式比例积分微分(PID)算法和位置式PID算法进行控制,实现小车智能循迹.经验证,该系统的目标检测模型识别精确度可达96.3％,能够稳定实现送药系统的实时目标任务,提高医院送药效率,具有良好的实际应用效果.
文献关键词：
单次多边框检测;卷积神经网络;多模板匹配;目标检测;OpenMv;TensorFlow;TC264;比例积分微分;智能循迹
中图分类号：
作者姓名：
丁恒旺;郑金和;闫绍敏
作者机构：
曲阜师范大学工学院,山东 日照 276826
文献出处：
引用格式：
[1]丁恒旺;郑金和;闫绍敏-.基于神经网络结合模板匹配算法的送药系统研究)[J].自动化仪表,2022(09):52-55
A类：
单次多边框检测,OpenMv4,OpenMv
B类：
模板匹配算法,资源浪费,SSD,多模板匹配,智能送药,检测装置,智能循迹,装置组成,图像识别,舵机控制,人机交互,交互功能,摄像头模块,TensorFlow,平台设计,目标检测算法,训练图像,图像数据,目标检测模型,英飞凌,TC264,主控,增量式,比例积分微分,PID,位置式,小车,模型识别,实时目标,目标任务,高医,药效,实际应用效果
AB值：
0.293501
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