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Un modelo mejorado de aprendizaje profundo para la detección de obstáculos y semáforos basado en YOLOv5

Autores: Li, Zhenwei; Zhang, Wei; Yang, Xiaoli

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Un modelo mejorado de aprendizaje profundo para la detección de obstáculos y semáforos basado en YOLOv5


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Detección
Obstáculos
Semáforos
Técnicas de procesamiento de imágenes
Modelo de aprendizaje profundo
YOLOv5

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La detección oportuna de obstáculos dinámicos y estáticos y la identificación precisa de las señales luminosas mediante técnicas de procesamiento de imágenes es una de las tecnologías clave para los robots de orientación y es una necesidad para ayudar a las personas ciegas a viajar de forma segura.

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