基于YOLO v3深度学习算法的视觉导航技术研究与实践

作者：史振江; 陆飞; 李江涛; 黄倍苗; 陈喜婷; 林永生; 朱安霞; 陈栩铧; 柯琳

来源：传感器世界, 2023, 29(01): 23-44.

DOI：10.16204/j.sw.issn.1006-883X.2023.01.004

• 深度学习
• 视觉识别
• YOLO v3算法

针对传统的目标检测算法实时性低的问题，利用深度学习YOLO v3算法进行视觉识别研究，并将基于YOLO v3算法的视觉识别程序应用于视觉导航小车，实现小车对路标的实时识别和自主导航。在深入理解YOLO v3算法原理和框架的基础上，提出基于YOLO v3算法的视觉导航小车自动驾驶程序框架。通过在视觉导航小车的控制系统中嵌入python语言编写的YOLO v3算法，实现小车在沙盘上进行路标识别和自动驾驶。实际运行效果表明，训练阶段，YOLO v3算法视觉识别对路标的平均识别率达到了93.5%，小车在沙盘上运行过程中对路标的平均识别率达到了99.5%。基于YOLO v3算法的视觉识别表现出较高的路标识别率，可以满足小车自主导航的需要。

• 单位
  广东理工职业学院; 广东开放大学; 五邑大学; 广东技术师范大学