Robot Code 文档

版本描述

首先调节焦距到最佳位置，不需要进行配置，模型选择物体检测，直接识别80种类别的物体，可以调节置信度。

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配置如下 alt text
2. 点击左侧菜单代码->code1,进行编码

⚠️ 注意

当输出坐标X1, Y1 都是 0，0的时候，说明识别不了位置，但仍然可以分类，项目中如果需要使用坐标请排除掉坐标是0的情况。
另外：配置的分类越多，性能越低

首先调节焦距到最佳位置，不需要进行配置，模型选择文字数字检测，直接可识别印刷中文和英文，可以调节置信度。

调节焦距到最佳位置，然后配置人脸，点击左侧菜单模型配置->人脸，采用视频框选进行配置，具体操作参考物体分类。配置如下
点击左侧菜单代码->code1,进行编码视频中检测到4张人脸，但由于只配置了一个，名字是"NAME_1"(可在配置里修改)，所以真正匹配到配置的人脸只有一个，也就是右上角的有标记NAME_1的那个。

调节焦距到最佳位置，然后配置跟踪目标，点击左侧菜单模型配置->跟踪，采用视频框选进行配置，具体操作参考物体分类。配置如下
点击左侧菜单代码->code1,进行编码
⚠️ 注意
1. 目标跟踪只能跟踪一种目标，但是上传时可以上传最多5张照片，可以来自同一目标的不同方位，名称都保持一致
2. 如果目标从画面丢失，目标重新回到画面后，如果置信度太低，容易导致目标识别错误，可以保持在65-80%之间调整

首先调节焦距到最佳位置，不需要进行配置，模型选择人体姿态，可以调节置信度。

首先调节焦距到最佳位置，不需要进行配置，模型选择二维码或条形码，可以调节置信度。
目前支持如下码规格识别

⚠️ 注意

务必调节好焦距，要清晰，画面中可以一次识别并返回多个码

调节焦距到最佳位置，虽然内置有默认颜色匹配，但是由于光照等环境因素，建议配置自己的颜色，点击左侧菜单模型配置->颜色，采用视频框选进行配置，具体操作参考物体分类。配置如下
点击左侧菜单代码->code1,进行编码
⚠️ 注意
1. 框选时，与框选目标不同，框选颜色不要框选颜色以外的区域，只框选指定的颜色就可以
2. 模型置信度参数调节，参数范围：1 ~ 100。
  对应关系：
  值越小 → 最小计算区域块面积占整个图像区域比例低（最小约 0.05%）
  值越大 → 最小计算区域块面积占整个图像区域比例高（最高约 5%）
  功能说明：
  小于最小计算区域的块将被忽略，不参与计算
  通过调节参数，可以控制模型对小区域噪声的敏感度

所需材料，LEGO spike + AI vision + 小球

步骤一 配置追踪目标，配置如下
步骤二
vision负责追踪小球，处理小球的位置信息，其中((x1 + x2)/2) 是计算小球在水平面的中心位置；((x1 + x2)/2) - 400 是把计算坐标从图像最左侧移动到图像中心点；（（((x1 + x2)/2) - 400）/ 5 ） + 100 由于
((x1 + x2)/2) - 400 计算出来的值最大为399，最小为-400，所以需要转成[0，200]之间发送给lego，所以/5+100后它的区间应该是 [20,180]，中心点为100。即如果返回100，说明小球在中间位置；返回150，说明小球向右偏移50
步骤三
vision代码中还处理了小球距离小车的距离，用x2-x1 来计算（非真实距离，真实距离需要转化），当x2-x1 的像素点 > 300时，认为小车足够接近小球了，发送暂停指令0。如果没有检测到目标的情况下也需要返回指令，这里返回0，可以返回其他指令，比如1，让小车原地转来寻找目标。
步骤四
spike 负责接收接收坐标指令，当收到0时，暂停前进；当收到非0时，使用运动指令根据偏移来转向运动