基于改进yolov5的悬轨机器人控制系统设计与实现

近年来,随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉技术已成为了一个极其重要的研究热点。文章针对现有计算机视觉系统中成本与算法可用性的平衡问题,设计了一款以树莓派4b为计算平台的悬轨机器人控制系统。该系统应用改进后的yolov5算法模型,实现对行人目标的识别检测。通过改进后的模型,在以人脸为识别目标时,精度可达到89%。