基于YOLOv5与大疆TelloTT无人机的目标识别追踪教程

资源摘要信息:"基于YOLOv5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码和训练好的模型数据" 知识点: YOLOv5模型:YOLOv5是一种实时目标检测算法，属于YOLO（You Only Look Once）系列的一种。YOLO算法能够将目标检测任务作为回归问题处理，从而极大的提高了目标检测的速度。YOLOv5在保持高准确率的同时，还具有模型小，速度快的特点，非常适用于无人机等计算资源受限的场景。 大疆教育无人机TelloTT:大疆TelloTT是大疆公司推出的教育用无人机，具有体积小，重量轻，易操作的特点。它的出现为无人机教学和科研提供了很好的平台。TelloTT无人机内置摄像头，可以通过编程控制进行拍照和视频拍摄等操作。 目标识别测距追踪:目标识别是指利用计算机视觉技术，从图像中识别出目标物体。测距是指通过计算机视觉技术计算出目标物体与观察者的距离。追踪是指在图像序列中，根据目标物体的特征，实现对目标物体的连续定位。 训练好的模型数据:在机器学习和深度学习中，训练好的模型数据是模型在大量数据上进行训练后得到的参数。这些参数是模型对输入数据的处理方式，可以使得模型能够对新的数据进行准确的预测或分类。 调用方法:在本资源中，提供了具体的调用模型的代码。首先，需要加载模型，这里使用的是DetectApi函数，加载参数是模型的权重文件。然后，进行目标检测，将待检测图片的路径传入 DetectApi函数，函数会返回检测结果。最后，将检测结果打印出来，并将结果存放在指定的文件夹下。 tello_tt-github:这是资源的文件名称，表示这是与大疆教育无人机TelloTT相关的GitHub项目。从这个项目中，我们可以获取到基于YOLOv5和大疆教育无人机TelloTT实现的目标识别测距追踪的源码和训练好的模型数据。