yolo图像识别 agv

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，最初由 Joseph Redmon 等人于2016年提出。它以其快速的速度和较高的精度而闻名，适合用于实时的视频流或摄像头捕捉下的物体定位和识别。YOLO将整个图像划分为网格，每个网格区域预测一定数量的边界框及其对应的类别概率。

AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种无人操作的移动机器人，常用于工业环境中的物料搬运、仓库管理、生产线旁协作等工作。它们通常配备了各种传感器，包括视觉系统（如摄像头和YOLO这样的图像识别技术），来帮助它们识别路径、导航和执行预设的任务。

当YOLO应用于AGV上，它可以帮助AGV准确地识别周围环境中的目标物，比如货架上的商品、工件位置等，从而更智能地完成任务，提高效率并减少人为错误。