文摘针对目前管道巡检机器人对管道内部目标淤积物识别精度低的问题,设计了一个基于新的学习率更新策略的改进YOLO模型,该模型采用深度学习卷积网络来进行目标物图像学习训练;针对定位不准确的问题,设计了一个测距定位模型,实现了对目标物测距的精准定位.对新学习率更新策略下的YOLO模型、常数衰减学习率更新策略下的YOLO模型、指数衰减学习率更新策略下的YOLO模型及使用传统梯度下降法的YOLO模型等进行了对比训练测试,结果表明,基于新学习率更新策略下的YOLO模型的目标物检测准确率达到96.1%,测距定位模型的定位误差小于2 cm.
