基于YOLOv5的室内小物品识别定位关键算法研究  

作　　者：王映晖 邱文惠 刘广臣[1] 

机构地区：[1]鲁东大学,山东烟台264025

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第7期15-17,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：省级大学生创新创业训练计划项目(S202310451)。

摘　　要：对于盲人而言,室内寻找水杯、毛巾、遥控器等物品是日常生活中必不可少的技能。由于他们无法依靠视觉来定位和识别物品,因此必须依赖其他感官或工具来进行这项行动。针对盲人寻物困难的痛点,因此主要研究YOLOv5与训练个性化数据集、目标检测技术对室内目标进行检测和定位的理论和实现,辅以Kaldi技术进行语音交互,实现辅助视障人士智能化搜寻和识别室内物品。基于YOLOv5训练个性化数据与特征提取,用于后期物体识别与定位提供数据支持。最后,基于YOLOv5目标检测算法与单目测距进行目标物体的识别与定位。实验结果表明该算法可以准确地识别和定位小物品,实现了室内导航的基本功能。

关 键 词：YOLOv5 目标检测 Kaldi 语音交互 单目测距 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]