基于联动控制与AI视觉识别技术的地下管廊智能巡检机器人研究

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摘  要：随着智慧城市建设的推进，地下综合管廊的运维需求不断增加。传统的人工巡检不仅效率低下，还存在安全隐患。为此，该文提出一种集成联动控制与人工智能视觉识别技术的智能巡检机器人系统。该系统通过将YOLOv5算法与深度强化学习算法相结合，实现对火焰、烟雾、积水等目标的高效识别和自动巡检路径优化。（剩余5905字）

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