基于YOLOv5的机耕船双目视觉障碍感知研究

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摘要：为满足机耕船自动驾驶功能，设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先，以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集，将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重，随后将最优权重用于测试，并且与YOLOv4和Faster R-CNN网络进行比较；将双目相机拍摄的左右图像输入YOLOv5模型中进行检测，将输出的目标障碍检测框信息经校正变换后用SGBM算法进行视差计算，完成对目标障碍的识别和深度估计。（剩余14926字）

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