电赛E题：基于Jetson Nano的智能追踪系统开发

资源摘要信息:"本资源提供了关于“2023电赛 E题 运动目标控制与自动追踪系统”的详细技术描述和相关知识点。首先，介绍了目标检测的定义和它在计算机视觉中的核心地位，然后详细解释了目标检测的两个关键子任务：目标定位和目标分类，并对边界框、置信度分数等概念进行了阐述。接着，资源区分了基于深度学习的目标检测算法的两大主流方法，即Two stage方法和One stage方法，分别以R-CNN系列和YOLO系列作为代表，说明了各自的优缺点。此外，对目标检测中的一些常见名词如NMS、IoU和mAP进行了定义和解释，它们是评估目标检测效果的重要指标。本资源适合于对运动目标控制与自动追踪系统感兴趣的读者，尤其是电子竞赛参赛者和计算机视觉领域的研究者。" 1. 目标检测定义与任务 目标检测作为计算机视觉的核心问题之一，其任务是在图像中识别出所有感兴趣的目标，包括确定它们的类别和位置。由于物体外观、形状、姿态的多样性和成像时的光照、遮挡等因素，目标检测始终是具有挑战性的任务。目标检测可以分为两个关键子任务：目标定位（确定目标的位置）和目标分类（给出每个目标的类别）。 ***o stage方法 Two stage方法，如R-CNN系列，是将目标检测过程分为两个阶段。第一阶段生成潜在目标候选框（Region Proposals），通常使用CNN提取特征并用如选择性搜索的技巧生成候选框。第二阶段是对这些候选框进行分类和位置精修，使用另一个CNN进行处理。这种方法的优点是准确度较高，缺点是速度相对较慢。 3. One stage方法 One stage方法，如YOLO系列，直接利用模型提取特征值进行目标分类和定位，无需Region Proposal生成过程，因此速度快，但准确度相对较低。这种方法省略了潜在目标的预先筛选过程。 4. 常见名词解释 4.1 NMS（Non-Maximum Suppression） NMS是一种用于从多个预测边界框中挑选最具代表性结果的算法。它通过设定置信度分数阈值、置信度排序和重叠区域（IOU）判定来实现边界框的筛选。 4.2 IoU（Intersection over Union） IoU用于衡量两个边界框的重叠程度，是预测边界框准确性的关键指标之一。IoU的计算公式是两个边界框重叠面积与总面积的比值。 4.3 mAP（mean Average Precision） mAP是评估目标检测模型效果的重要指标，其值介于0到1之间，数值越大表示模型效果越好。mAP是基于AP（Average Precision）计算得到的，而AP则基于模型的Precision和Recall值计算得到。评估时，会设置置信度阈值和IoU阈值，并根据预测边界框是否满足True Positive条件来判断。 通过学习以上知识点，参赛者和研究者可以更好地理解和实施运动目标控制与自动追踪系统的设计与开发，尤其是在使用jetson nano进行目标检测、使用舵机进行控制、使用串口进行通信的项目中。