电赛2023年E题云台自动追踪解决方案与源码

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资源摘要信息:"全国大学生电子设计竞赛(以下简称电赛)是一项针对在校大学生的科技竞赛活动,旨在培养学生的电子设计能力和实际动手能力,通过解决实际问题来提升其创新意识和技术水平。E题通常涉及到电子技术的实际应用,例如在本例中提到的'云台自动追踪程序',很可能是一个与图像识别、电机控制或运动平台相关的项目。 根据描述,本资源包含了针对电赛E题的完整解决方案和源码,这些资源对于参加电赛的学生来说非常宝贵,因为它们不仅提供了问题的解决思路,而且提供了可以直接运行的代码,减少了开发时间,提高了学习效率。 源码可能包含了以下几个方面的重要知识点: 1. **云台控制系统**: 云台是用于支撑、稳定和控制摄像机旋转和倾斜运动的装置。在自动追踪系统中,云台需要根据目标的位置自动调整角度,以确保目标始终位于摄像机的视野中心。了解云台的机械结构和控制系统是理解本程序的关键。 2. **图像处理与识别**: 要实现自动追踪,程序需要能够从视频流中实时识别和定位目标。这通常涉及到图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪等步骤。学生可以通过分析源码学习到如何使用各种图像处理库(例如OpenCV)来实现这些功能。 3. **控制算法**: 自动追踪的准确性和响应速度很大程度上取决于控制算法。例如PID控制算法是一种常用的反馈控制算法,它能根据目标位置和云台当前状态计算出合适的控制量,以达到快速准确追踪的效果。学生可以学习到如何编写和调优这类算法。 4. **嵌入式系统编程**: 根据描述,程序是经过测试可以直接运行的,这意味着它很可能是在某种嵌入式系统或微控制器上实现的。学习如何在这些平台上编写程序,如何处理硬件接口和实时性问题,对于电赛参赛者来说是必不可少的技能。 5. **软件工程知识**: 开发一个完整的自动追踪程序不仅仅是编写一些函数那么简单,它还涉及到软件工程方面的知识,包括程序架构设计、模块化编程、错误处理、性能优化等。 本资源的标签'电赛 大学生 竞赛 源码'说明了它的目标用户群体是参加电子设计竞赛的大学生,这些资源可以帮助他们提升技术能力,学习实战案例,从而在竞赛中取得更好的成绩。 文件名称列表中的'res'可能表示资源的缩写,或者是源码文件夹的名称。由于没有提供详细的文件列表,无法进一步分析具体的文件内容和结构。"
2024-09-06 上传
. 使用jetson nano进行目标检测, 使用舵机进行控制, 使用串口进行通信 本项目为 矩形框识别 外围边线查找 部分.zip 1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值