基于YOLOv5交通标志识别的智能车设计
Foreign Electronic Measurement Technology（2021）
摘要
提出了一种基于YOLOv5模型的交通标志识别引导自动行驶的智能小车设计.采用单目相机进行视觉图像获取,以英伟达Jetson nano嵌入式芯片作为上位机主控芯片,利用YOLOv5深度学习模型进行交通标志的提取与识别,通过单目测距判断车体与标志牌的距离,将上位机识别结果信息与距离信息通过串口通信发送给下位机Arduino控制板,小车与标志牌的距离达到设定值时,根据标志牌识别结果控制小车做出相应动作.测试结果表明,小车识别结果稳定,准确率达到96％,测距结果准确,能够达到控制小车自动行驶的效果.
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