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2. 机器人视觉目标检测：轻量模型、摄像头输入和舵机跟随

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
环境搭建
Python · OpenCV · PyTorch/TensorFlow…
环境搭建Python
03
摄像头基础
图像采集 · 分辨率与帧率设置 · 色彩空间转换（BGR/RGB/HSV…
摄像头基础图像采集
04
目标检测基础
目标检测任务定义 · 边界框 · 类别标签
目标检测基础目标检测任务定义
05
轻量模型概览
MobileNet · YOLO-Tiny · SSD-Lite
轻量模型概览MobileNet
06
模型选择与评估
根据机器人平台（树莓派 · Jetson Nano等）选择合适模… · 评估指标（mAP
模型选择评估
07
数据集准备
公开数据集（COCO · VOC）介绍 · 自定义数据集采集
数据集准备COCO
08
模型训练基础
迁移学习 · 冻结层 · 训练超参数（学习率
模型训练基础迁移学习
09
模型转换与优化
将训练好的模型转换为TensorFl… · 量化（INT8/FP16）与剪枝 · 减小模型体积
模型转换优化
10
模型部署
在边缘设备上加载轻量模型 · 使用OpenCV DNN或TFLit… · 优化推理速度
模型部署边缘设备上加载轻…
11
摄像头输入处理
实时视频流读取 · 帧预处理（缩放 · 归一化）
摄像头输入处理实时视频流读取
12
目标跟踪基础
为什么需要跟踪 · 简单的跟踪方法（质心跟踪 · IOU跟踪）与检测结合
目标跟踪基础为什么需要跟踪
13
舵机控制基础
舵机工作原理 · PWM信号 · 角度控制
舵机控制基础舵机工作原理
14
坐标映射
将检测框中心坐标映射到舵机角度 · 建立像素坐标与舵机角度的线性或非线性…
坐标映射将检测框
15
跟随控制算法
比例控制（P） · 比例-微分控制（PD）实现平滑跟随 · 避免抖动和过冲
跟随控制算法比例控制
16
系统集成
将摄像头 · 检测模型 · 舵机控制整合为一个完整的跟随系统
系统集成将摄像头
17
实时性能优化
多线程处理（采集 · 推理 · 控制分离）
实时性能优化多线程处理
18
实战项目1
基于预训练MobileNet-SSD… · 在摄像头画面中检测常见物体
实战项目1MobileNet-SS…
19
实战项目2
训练自定义轻量模型识别特定目标（如红… · 特定标志） · 并部署到机器人
实战项目2训练自定义轻量模…
20
实战项目3
实现单舵机水平跟随 · 让机器人头部（摄像头）始终对准检测目…
实战项目3实现单舵机水平跟…
21
实战项目4
双舵机（水平和垂直）跟随 · 实现二维云台跟踪目标
实战项目4双舵机
22
实战项目5
结合目标跟踪算法 · 实现目标短暂丢失后的重新捕获
实战项目5结合目标跟踪算法
23
常见问题1
模型推理速度慢 · 如何优化（模型量化 · 输入尺寸
常见问题1模型推理速度慢
24
常见问题2
摄像头图像畸变或光线变化导致检测不准 · 如何处理（图像增强 · 自适应阈值）
常见问题2摄像头图像畸变或…
25
常见问题3
舵机跟随抖动或响应迟钝 · 如何调整控制参数和滤波
常见问题3舵机跟随抖动或响…
26
常见问题4
系统资源不足（内存/CPU） · 如何精简模型和代码
常见问题4CPU
27
进阶技巧
使用TensorRT或OpenVIN… · 进一步提升性能
进阶技巧TensorRT
28
进阶技巧
多目标检测与选择策略（最近目标 · 最大目标 · 优先级）
进阶技巧多目标检测
29
综合项目
设计一个完整的机器人视觉跟随系统 · 从需求分析 · 模型训练
综合项目设计一个完整的机…
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 讨论未来扩展（如深度估计 · SLAM
课程总结回顾核心知识点