简介:摘要:机器人智能决策与学习算法在视觉与参数化编程中的创新应用,是当前人工智能领域中的重要研究方向。随着科技的进步和人们对于智能机器人的需求不断增加,研究者们致力于开发更加智能、灵活和适应环境变化的机器人系统。通过利用机器学习算法和视觉传感技术,机器人能够实时感知周围环境,并基于所获得的数据做出智能决策,为人类提供更加便捷和高效的服务。基于此,本文章对机器人智能决策与学习算法在视觉与参数化编程中的创新进行探讨,以供参考。
简介:摘要:处于输电线路走廊内的树木会由于生长会周期性地靠近导线,如果小于运维要求的安全距离,就会导致电线对树木放电引发线路故障停运和山火,因而对走廊内树木进行定期测距、修剪是运维工作的重点之一。对走廊内树木安排周期性修剪砍伐将导致每年的输电线路运维涉及大量的树木修剪砍伐工程量计算。按传统修剪砍伐办法,费时费力效率低下。提高测距精度,提升判断效率,可大大降低人工测距的工作量,节约能力成本。本文基于多光谱领域技术,设计了一套领域识别应用系统,以解决人工丈量树障砍伐区域效率低下的问题,实现了树障砍伐区域的自动获取和自动测距,为树木砍伐工作提供准确信息,可大大提高运维效率。