典型文献
Jetson Nano平台下的AI送餐系统设计
文献摘要：
为提升餐厅送餐系统的智能化程度,依托NVIDIA Jetson Nano b01的ROS移动机器人平台,设计用于室内餐厅的AI送餐软件系统.该系统基于轻量级深度学习框架Darknet,采用C++和Python进行系统编程,包含控制器、语音、运动控制和AI视觉处理4个模块.通过语音启动送餐机器人,在识别顾客订餐信息二维码后,自主导航至目标餐桌进行送餐.同时,基于YOLOv3-tiny深度学习对送餐沿途上的人物进行视觉识别,当识别到顾客时语音播报欢迎词.实验结果表明,该系统能有效完成送餐任务,二维码识别时间约0.003s,人物识别准确率高达99％以上.系统能够自动进行语音启动和播报,设计方案合理有效,可为AI送餐领域提供参考与借鉴.
文献关键词：
人工智能;送餐系统;Jetson Nano平台;机器人操作系统
中图分类号：
作者姓名：
罗中杉;李健;刘丹丹
作者机构：
盐城工学院优培学院;盐城工学院电气工程学院,江苏盐城 224051
文献出处：
引用格式：
[1]罗中杉;李健;刘丹丹-.Jetson Nano平台下的AI送餐系统设计)[J].软件导刊,2022(12):128-132
A类：
送餐系统,b01,沿途上,003s
B类：
Jetson,Nano,台下,餐厅,NVIDIA,ROS,移动机器人,机器人平台,软件系统,轻量级,深度学习框架,Darknet,C++,Python,统编,包含控制,运动控制,视觉处理,送餐机器人,顾客,订餐,自主导航,航至,餐桌,YOLOv3,tiny,视觉识别,语音播报,欢迎词,二维码识别,人物识别,识别准确率,机器人操作系统
AB值：
0.443437
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