[实用新型]一种基于神经网络的视觉识别行李箱

权利要求书

1.一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，包括行李箱本体，所述行李箱本体包括用于安装控制元件的下箱体(1)和用于储存衣物的上箱体(2)，所述下箱体(1)的下端面设有多个履带传动机构，所述上箱体(2)的上端设有可以伸缩的拖杆(6)，所述上箱体(2)的正面外侧设有二自由度调节云台(5)，所述二自由度调节云台(5)上设有摄像头(4)，所述摄像头(4)通过转轴(3)转动连接在二自由度调节云台(5)上，所述下箱体(1)的内部设有控制板(10)、驱动板(11)和电源(14)，所述控制板(10)上面烧录官网Raspbian系统(12)，所述Raspbian系统(12)分别连接电源(14)和摄像头(4)；所述上箱体(2)和下箱体(1)的外壳均为碳纤维材料制成。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述履带传动机构包括履带(7)、转轮(8)和支撑部(9)，所述支撑部(9)的上端和下箱体(1)的下端面固定连接，所述支撑部(9)上连接有多个转轮(8)，所述履带(7)连接在多个转轮(8)的外侧，所述支撑部(9)内设有驱动转轮(8)转动的电机(13)。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述驱动板(11)的型号为L298N。

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述驱动板(11)和电机(13)之间电连接，且驱动板(11)通过PWM算法调速进行控制电机(13)。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述控制板(10)的型号为Raspberry pi4B。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述摄像头(4)的型号为Raspberry Pi NoiR Camera V2，且摄像头(4)使用神经网络算法yolov3-tiny进行识别。