Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Sujan Gyawali · Amna Ikram 等5人 · IEEE Access · 2025年1月

本文提出实时障碍物检测识别系统，通过辅助技术增强视障人士导航。系统集成配备微型相机的移动应用实现实时图像采集，采用深度学习技术进行目标检测分类。对YOLOv8、Faster R-CNN和DETR进行比较评估。DETR表现最优，达到99%置信度、98%精度和40毫秒/帧处理速度。系统遵循结构化工作流程，包括实时采集、预处理、创新数据增强和TensorFlow Lite边缘设备优化。可分类80种障碍物类型如行人、车辆和交通信号，提供即时音频反馈确保安全导航。模型训练20轮达到98%准确率。该研究引入...

解读: 该目标检测技术可应用于阳光电源智能光伏电站巡检系统。阳光大型地面电站采用无人机和机器人巡检，需要高精度实时目标检测能力。该DETR方法的99%置信度和40毫秒处理速度可集成到阳光巡检设备，实现组件缺陷、热斑、遮挡物的自动识别。结合阳光SG逆变器的AI边缘计算能力和iSolarCloud云平台，该技术...