改進(jìn)YOLOV5模型的智能鋸樹機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計

摘 要：針對在鋸樹工程測量中遇到的環(huán)境復(fù)雜，耗時費力且效率不高等測量問題，設(shè)計了一種改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法（You Only Look Once， YOLO）模型的智能鋸樹機(jī)器人系統(tǒng)。通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了無線傳感器鋸樹工程測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實現(xiàn)鋸樹工程測量供配電系統(tǒng)全方位數(shù)據(jù)監(jiān)測；建立窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet Of Things，NB IOT）分布式結(jié)構(gòu)，提出采用改進(jìn)YOLOV5算法對障礙物識別，使用超聲波傳感器和實驗室虛擬儀器集成環(huán)境（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，LabVIEW）以及攝像機(jī)完成機(jī)器人的自主越障仿真操作，大大提高智能鋸樹機(jī)器人通信能力和計算能力。（剩余8675字）