【源码】基于深度学习和物联网的智能机器人系统

项目简介

本项目是自动化的智能机器人系统，主要为农业和工业提供解决方案。借助深度学习计算机视觉技术，达成了水果从清洗到销售全过程的自动化，涵盖从水中拾取、干燥、包装和标记等环节。同时，利用云监控技术进一步优化和监控整个流程。

项目的主要特性和功能

1. 实时目标检测：运用卷积神经网络（CNN）进行实时目标检测，能高效准确地识别和处理目标物体。
2. 模型部署：把训练好的模型部署在Jetson TX2和Intel RealSense 3D相机上，可实现硬件加速并获取深度信息。
3. 物联网通信：通过物联网技术让机器人与压缩机、激光标记机等各子系统通信，保障系统协同工作。
4. 云监控和产品追溯：通过云监控API实时监控系统运行状态，还能通过激光标记机打印二维码，实现产品的云端追溯。

安装使用步骤

环境准备

• 安装OpenCV 3.4.0
• 安装Python 2.7
• 安装CUDA 9.0和cuDNN 7
• 安装NVIDIA GTX 1080TI GPU驱动

安装Yolov3

shell $ cd $ cd darknet $ vim Makefile 修改Makefile中的GPU、CUDNN、OPENCV等配置，然后编译： shell $ make

数据准备和模型训练

• 获取并处理数据，进行数据增强和预处理。
• 使用Yolo_mark工具进行数据标注。
• 调整超参数并开始训练模型。

模型部署和实时检测

• 在Jetson TX2上运行模型进行实时检测。
• 使用Intel RealSense相机获取深度信息，并映射到世界坐标。

云监控和产品追溯

• 通过Node-Red将实时数据发送到云端。
• 使用激光标记机打印二维码，实现产品的云端追溯。

通过上述步骤，用户可快速搭建并运行本项目，实现智能机器人系统的自动化和云端监控。

下载地址

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