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
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
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.
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.