[发明专利]一种基于串行深度神经网络的端到端单目视觉避障方法有效
| 申请号： | 202010335550.4 | 申请日： | 2020-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN111611869B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 杨柳;薛喜地;李湛;李东洁 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08;G01S17/86;G01S17/933 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于串行深度神经网络的端到端单目视觉避障方法，它属于无人机导航领域。本发明解决了现有基于端到端的无人机避障方法的响应延迟高，避障路径不稳定，裕度不足以及小型无人机上只能使用单目摄像头传感器导致无法感知深度信息，在室内有行人情况下避障性能不佳的问题。本发明将改进的深度神经网络Resnet18与YOLO v3串行结合，实时输出无人机的航向角。克服了现有方法响应延迟高，避障路径不稳定，裕度不足的问题，解决了现有端到端单目无人机室内避障算法在室内有行人场景下避障性能不佳、甚至不能使用的问题，使其在正常室内导航的同时，在有行人的室内环境下依然具有优秀的避障能力，对陌生环境有较好的泛化能力。本发明可以应用于无人机室内导航。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 串行 深度 神经网络 端到端单 目视 觉避障 方法 | ||
【主权项】：
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