1.基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s1的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別算法具體包括：基于符號分布調(diào)整的二值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，對輸入的rgb圖像進(jìn)行二值化處理；采用相似度聚類與群智能優(yōu)化的深度卷積網(wǎng)絡(luò)自動剪枝；將二值化處理與剪枝結(jié)果進(jìn)行融合；基于二值化與剪枝相融合的深度卷積網(wǎng)絡(luò)壓縮方法。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s2中的相機(jī)標(biāo)定包括相機(jī)的外部參數(shù)和相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，采用張正友標(biāo)定法對相機(jī)的外部參數(shù)和內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，所述張正友標(biāo)定法是一種基于2d平面靶標(biāo)的攝影機(jī)標(biāo)定，使用二維方格組成的標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s2中的圖像校正依照極線幾何約束的規(guī)則，在雙目視覺系統(tǒng)中對左右相機(jī)采集的圖像進(jìn)行處理，假設(shè)左相機(jī)圖像中的待匹配點，對應(yīng)的目標(biāo)點在右相機(jī)圖像中存在時，所述目標(biāo)點必定位于待匹配點對應(yīng)的極線上；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s2中的立體匹配基于深度學(xué)習(xí)的金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行人測距，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s2中模型壓縮的壓縮方式為3d卷積通道壓縮，保留原模型的特征提取模塊，對使用3d卷積的代價聚合模塊進(jìn)行模型壓縮。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s3具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s4中的硬件具體包括外殼、液晶觸摸屏、視像頭、語音智能切換按鍵、外音喇叭以及數(shù)據(jù)接口；
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于國產(chǎn)嵌入式平臺的輕量化無人叉車ai視覺防碰撞方法，其特征在于，所述s4中的軟件分為四層，包括內(nèi)核層、系統(tǒng)服務(wù)層、應(yīng)用框架層和應(yīng)用層，所述應(yīng)用層包括系統(tǒng)基本能力子系統(tǒng)集、基礎(chǔ)軟件服務(wù)子系統(tǒng)集、增強(qiáng)軟件服務(wù)子系統(tǒng)集和硬件服務(wù)子系統(tǒng)集。