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摘要。自动型表面车辆（ASV）由于其广泛的应用而成为重要的研究重点。ASV发展中的一个主要挑战是对水面上的物体（例如浮标）的快速而准确的检测和鉴定。本研究研究了Yolov5在ASV上的浮标检测，重点是机器人操作系统（ROS）框架内的路径定位。路径定位用于根据浮标检测来确定血管的路线及其通过测试路径的移动。结果表明，Yolov5在检测ROS生态系统组成部分的凉亭模拟器内检测边界浮标时达到了100％的精度。此外，ASV能够沿着测试路径的中心准确导航，而不会与边界浮标相撞。这项研究有望为ASV技术的发展做出重大贡献。
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