1 收集下载数据 2 读取本地数据 3 搭建网络模型CNN 4 编写训练文件 train.py 5 编写预测推理文件predict.py 本程序使用tensorflow的keras 库,适用tf版本为2.9。 导入常用的库 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Te
http://www.woyilian.com/gps_car 可以免费注册和登录,然后添加设备,利用地图进行规划。 前言 好多年前的一个想法,然后就自学html 、js 寻找开源库等一点点实现了。寻思着,只要有GPS定位,然后就可以在地图上规划一些列的经纬度坐标点,然后下发给终端车,这样的话可以在园区,工厂,小区,太阳能发电坡地,高压检测变电站,等有无人值守的环境中让智能车机器人按规划好的路
MASKRCNN识别水坑并标记出mask 蒙版来,然后让机器人在行驶过程中避免进入水坑,对于某些特殊场景,专门检测水坑 并避免驶入也是非常重要的。 文章的内容是构建一个自定义的 Mask R-CNN 模型,该模型可以检测道路上水坑区域(参见 图像示例)。实际上可以利用图像分割做好多事情,如果机器人在行驶的过程中有针对性的检测水坑然后绕过水坑行驶,以免水坑太深没过机器人。
图像分割中有很多好玩的应用场景,接下来就利用 matterport 的MASKRCNN识别道路井盖并标记出mask 蒙版来,然后让机器人在行驶过程中检测井盖, 目前只是觉得将来会有有一定的实用价值,先做出来看看。 文章的内容是构建一个自定义的 Mask R-CNN 模型,该模型可以检测道路上井盖区域(参见 图像示例)。实际上可以利用图像分割做好多事情。本
配网阶段 1、 USB wifi模块的网络请根据商家提供的说明进行实名认证和配置 2、 树莓派机器人的配网 初次使用,需要配置好WiFi的名称和密码,以便机器人上网需求。 步骤: 1、连接好硬件,给树莓派供电。树莓派系统起来后,顶层的扩展板指示灯会常亮、明亮。 2、系统起来后,长按顶层的扩展板上的按键5秒钟,发现顶层的扩展板指示灯变成闪烁状态后,打开手机搜索热点,”gps_car”并连
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