“战役”--基于深度学习的多功能智能消毒车

数媒竞赛获奖作品信息及简介
作品名称“战役”--基于深度学习的多功能智能消毒车
参赛院校江西理工大学
指导老师杨杰、郭濠奇
团队成员冯志成、陈智超、李林红、朱浩、蒋严宣
奖项等级一等奖
竞赛年份2022

目前,消毒是实施“人、物、环境”同防措施的重要手段,精准规范地做好消毒工作事关防疫整体措施的落实。为此,本项目基于ROS和深度学习技术设计了一种智能消毒车,综合考虑防疫需求,实现定点巡航消杀、行人检测、口罩识别和远程中控界面可视化等功能。针对于巡航消杀功能,本项目以Jeston Nano作为核心控制板,基于ROS系统的Gmapping算法,完成室内场景的地图构建。然后,通过使用里程计、tf坐标变换树以及雷达点云等数据,基于Navigation功能包实现小车的多点导航。针对于行人检测,项目采用了目前主流的YOLO v5-s检测算法,并在行人数据集中完成模型训练,实现对行人目标的高效检测,并与深度相机结合,实现精准的社交安全距离测量。针对于口罩识别算法,项目使用多任务卷积神经网络MTCNN实现人脸检测与五点标定,同时结合轻量级卷积神经网络ShuffleNet v2实现口罩的快速精确分类。针对于远程中控界面,项目基于PyQt进行界面的开发。界面包括两块显示区域,分别显示深度相机实时画面以及SLAM地图,用户可通过远程界面进行定点导航。