以YOLO与SSD算法实现无人机自动巡航的可行性及应用策略分析

YOLO和SSD是实时目标检测算法中最常用的两种算法,具有较高的准确性,将二者应用于无人机路径规划的识别和定位,为无人机自动巡航提供行驶路线,可以帮助其安全、高效地完成任务。鉴于此,文章将分析YOLO与SSD算法在无人机自动巡航中的应用可行性,并提出相应的应用策略,为无人机实现更加安全、高效的路径规划和自动巡航提供技术支持,同时为自动化领域的研究提供学术参考帮助。

一种低信噪比环境下的语音端点检测算法

为了改善在低信噪比背景下子带谱熵语音端点检测算法的性能,提出了一种多正弦窗子带谱熵检测算法。首先介绍了目前比较流行的子带谱熵语音端点检测算法的原理,其次分析了多正弦窗口谱估计的特点,最后将多正弦窗口谱估计引入到子带谱熵检测中形成多正弦窗子带谱熵这一新的特征,利用多正弦窗口谱估计具有更小的方差和更高的分辨率来改善低信噪比环境下子带谱熵检测算法的性能。通过在不同信噪比环境下仿真验证,证明了相对于子带谱熵检测算法,所提算法在低信噪比环境下拥有更高的检测准确率和更好的噪声鲁棒性。

改进SSD算法的无人喷雾机避障路径规划

传统无人喷雾机避障路径规划算法存在规划路径规划精准度与规划效率无法平衡的问题,导致在高精度规划设定下,算法寻优过程较为复杂,整体规划效率偏低;设定高效率寻优条件下,所得路径偏差较大,严重影响正常农业生产。为了解决精度与效率的平衡问题,引入改进的SSD算法,对无人喷雾机避障路径规划过程进行全程优化;通过建立改进的SSD算法卷积模型、创建障碍目标注意力机制、避障路径规划;实现提升模型特征影响程度,优化路径障碍分析能力,增强障碍路径规划计算能力的效果。通过对比实验数据表明,经过提出算法优化后的无人喷雾机避障路径规划精准度与规划效率均有所提升,能够更好地平衡障碍规避精度与路径规划效率,具有较高的研究价值。