YOLOV4_UDP_Jetson

YOLOV4_UDP_Jetson 目录 衔接者 外部链接 朴健宇 朴健宇 数据库管理系统 仁荷大学 研究目的 这项研究的目的是实现基于图像的目标识别和避免程序的融合。 作为输入，给出了两个雷达数据输入值和摄像机输入值，并且当摄像机检测到对手时，将输出高度变化命令作为输出以启动规避机动。 这项研究的简要概述如下。 可以在回避中检查未组织的实验内容。 这项研究概述 首先，将使用YOLOV3算法的对象检测算法（Deepstream， ）和使用监督学习训练的模型同时放置在Jetson xavier上，以检查结果。 请参考下面的链接以获取结果。 具有防撞模型的YOLOV3（未传达） YOLOV3的检测性能不是很好，因此通过使用Deepstream优化YOLOV4算法再次进行了实验。 请参考下面的链接以获取结果。 具有防撞模型的YOLOV4（未传达） 可以看出，YOLOV4的