基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车的设计与研究.pdf

"设计和研究基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车" 随着计算机视觉技术的发展，视频目标跟踪已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。在智能视频监控、人机交互等领域，视频目标跟踪技术的应用前景非常广阔。深度学习方法的发展也使得视频目标跟踪变得越来越精准。 在本文中，我们设计了一款基于嵌入式设备与深度学习模型的智能小车系统，该系统可以实现针对单个特定目标进行智能跟踪。该系统主要由五个部分组成：移动小车、图像采集模块、数据计算模块、逻辑总控模块和机械总控模块。 图像采集模块相当于人的视觉系统，利用小车上的摄像头采集信息。数据计算模块相当于人的大脑，负责深度模型训练与分析。在该模块中，我们使用了高性能计算机来计算目标位置信息。逻辑总控模块相当于人的大脑，将模型分析的结果转化为控制信号。机械总控模块相当于人的运行神经，以驱动小车的电机和舵机改变速度或转向，实现对目标的识别与跟踪功能。 在目标检测部分，我们使用了 YOLO 目标检测算法，该算法可以实现在视频中的目标检测。然后，我们使用估算方法来计算小车与目标物之间的距离。在目标跟踪部分，我们规定智能小车与目标物体的距离为 0.2 米，并使用树莓派获取目标框面积和位置信息，根据位置信息自动控制调整智能小车的运动，实现对目标的智能跟踪。 在实验中，我们使用了树莓派和 Arduino 两种嵌入式设备来实现智能小车的设计和研究。实验结果表明，该智能小车系统可以很好地自动跟踪特定目标，达到了预期效果。 本文的研究成果可以应用于智能视频监控、人机交互等领域，具有广阔的应用前景。但是，算法在光线不足和遮挡的问题上表现效果一般，还需要进一步改进和优化。 智能小车系统的设计和研究可以为相关领域的研究和应用提供重要的参考价值，推动相关领域的发展和应用。同时，本文的研究成果也可以为相关行业的研发和应用提供重要的参考价值。 关键词：树莓派、Arduino、深度学习、目标跟踪