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基于YOLOv3的无人机目标识别与双目测距应用研究
文献摘要：
本文将YOLOv3[1]目标检测算法与双目测距方法融合并应用在无人机上,不仅能够检测出无人机前方是否有物体,还能够对物体进行识别和分类,同时测量与目标物体的距离.此算法首先通过训练好的YOLOv3-tiny模型对前方的物体进行检测,再用标定过的双目相机获取视角内的深度图,对识别到的目标物体进行测距.为验证检测结果的有效性,本文选用不同目标物体进行验证实验.实验结果表明,该算法能够较为准确地识别目标物的类别,从深度图中获取到的目标距离也较为精确.
文献关键词：
YOLOv3;目标检测识别;双目测距;无人机
中图分类号：
作者姓名：
周永超;陈小平
作者机构：
苏州大学电子信息学院,苏州215006
文献出处：
引用格式：
[1]周永超;陈小平-.基于YOLOv3的无人机目标识别与双目测距应用研究)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(02):64-67
A类：
B类：
YOLOv3,目标识别,双目测距,目标检测算法,方法融合,前方,同时测量,练好,tiny,双目相机,深度图,验证实验,取到,标距,目标检测识别
AB值：
0.300921
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