基于YOLOv5的姿态交互球类陪练机器人AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于YOLOv5的姿态交互球类陪练机器人
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：1376 K
标签： YOLOv5算法姿态识别球类陪练机器人
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：针对当下球类陪练机器人人机交互能力不足的问题，提出一种基于树莓派和YOLOv5目标检测算法的新型人机交互模式，使机器人实现前进、后退、左移、右移、抛球、踢球6种不同的动作；通过对在3种不同环境(室内、室外晴天、室外阴天)下搜集的人体姿态数据集进行标定、训练后，得到6种姿态在3种环境中测试集上的识别准确率分别为：室内96.33%、室外晴天95%、室外阴天94.3%。相比基于特征匹配和其他利用手势等小目标检测的算法，基于该算法的机器人具有更高的检测速度和准确性，使机器人更加智能化。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

活动