YOLOv5s技术在环卫机器人双目视觉系统中的应用与实现 .pdf
Y0L0v5s技术在环卫机器人双目视觉系统中的应
用与实现
目录
1.容概览5
1.1研究背景与意义5
1.1.1城市环境治理需求分析6
1.1.2机器人技术发展趋势7
1.1.3双目视觉系统应用前景8
1.2国外研究现状9
1.2.1国外相关技术进展10
1.2.2国相关技术进展12
1.2.3YOLOv5s算法研究现状15
1.3研究容与目标16
1.3.1主要研究容17
1.3.2具体研究目标18
1.4论文结构安排19
2.相关技术概述19
2.1双目视觉系统原理20
2.1.1双目立体视觉原理21
2.1.2深度信息获取方法22
2.1.3双目视觉系统优缺点23
2.2目标检测算法概述25
2.2.1传统目标检测方法27
2.2.2深度学习目标检测方法28
2.2.3Y0L0v5s算法介绍29
2.3环卫机器人技术发展30
2.3.1环卫机器人功能需求32
2.3.2环卫机器人技术挑战35
3.YOLOv5s算法改进与优化36
3.1YOLOv5s算法架构分析38
3.1.1YOLOv5s网络结构39
3.1.2Y0L0v5s损失函数40
3.1.3YOLOv5s特征提取模块41
3.2针对环卫场景的改进45
3.2.1数据集构建与扩充46
3.2.2网络结构优化设计46
3.2.3损失函数改进策略48
3.3算法性能评估49
3.3.1评估指标选择50
3.3.2实验结果分析52
4.环卫机器人双目视觉系统设计53
4.1系统总体架构设计54
4.1.1系统硬件组成56
4.1.2系统软件架构57
4.1.3系统工作流程59
4.2硬件平台搭建60
4.2.1主控平台选择61
4.2.2视觉传感器选型63
4.2.3其他硬件设备配置64
4.3软件平台开发66
4.3.1操作系统选择68
4.3.2软件模块设计68
4.3.3算法集成与调试69
5.Y0L0v5s技术在环卫机器人双目视觉系统中的应用71
5.1目标检测模块实现71
5.1.1YOLOv5s模型训练73
5.1.2目标检测算法部署75
5.1.3实时检测效果优化76
5.2深度估计模块实现77
5.2.1深度估计算法选择79
5.2.2深度信息融合方法80
5.2.3三维环境感知效果评估81
5.3系统集成与测试84
5.3.1系统功能测试85
5.3.2系统性能测试86
5.3.3实际场景应用测试88
6.实验结果与分析89
6.1目标检测实验结果90
6.1.1不同场景下的检测精度93
6.1.2不同目标的检测效果94
6.1.3与其他算法的对比分析95
6.2深度估计实验结果97
6.2.1不同场景下的深度估计精度98
6.2.2不同目标的深度估计效果99
6.2.3与其他算法的对比分析102
6.3系统整体性能评估103
6.3.1系统运行效率评估104
6.3.2系统鲁棒性评估105
6.3.3系统实用性评估106
7,结论与展望107
7.1研究工作总结109
7.2研究创新点110
7.3研究不足之处111
7.4未来研究方向112
1.容概览
本报告详细探讨了YOLOv5s技术在环卫机器人双目视觉系统中的应用与实现。首先
我们介绍了Y0L0v5s的基本架构和主要特点，包括其高效的检测算法和强大的目标分割
能力。接着通过实际案例分析，展示了如何将Y0L0v5s应用于环卫机器人的双目视觉系
统中，实现了精准的目标识别和定位功能。
此外