查看“JetBot AI Kit 教程六、目标跟踪”的源代码

==JetBot AI Kit 教程目录==
*[[JetBot AI Kit 教程一、组装小车]]
*[[JetBot AI Kit 教程二、安装镜像]]
*[[JetBot AI Kit 教程三、电机驱动]]
*[[JetBot AI Kit 教程四、远程遥控]]
*[[JetBot AI Kit 教程五、自主避障]]
*[[JetBot AI Kit 教程六、目标跟踪]]
*[[JetBot AI Kit 教程七、目标巡线]]
*[[JetBot AI Kit 教程八、ROS]]
*[[JetBot AI Kit |JetBot AI Kit WIKI 主页]]
==Object-detection==
这一章节我们演示如何使用jetbot跟踪目标，我们使用预先训练好的[http://cocodataset.org/#home coco数据集]神经网络，可以检测90种不同的物体。包括人（index 0）,杯（index 47），苹果（index 54）等对象。具体可以检测对象可以查看完整[https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_complete_label_map.pbtxt 数据列表]
*在浏览器地址栏输入<font style="background-color:#EEEEEE"  color=#B94A48><nowiki>http://<jetbot_ip_address>:8888</nowiki></font>连接到小车，左侧打开Notebook/object_following/，打开live_demo.ipynb文件
*运行程序之前需要先将预先训练好的[https://pan.baidu.com/s/1aKovuinStkHifNnkJZUvJA ssd_mobilenet_v2_coco.engine (提取码：dgn9）]模型上传到当前文件夹目录下
*需要注意的时候，本章程序需要用到上一章自主避障中建立的模块，小车需要再同一个环境中进行。
*运行此段代码之前，需要将检测对象放到摄像头前面。运行程序后会输出检测到的coco对象。没有检测到对象则输出空数据[[ ]]。输出信息通过查表可知检测到了苹果，苹果的ID为53。如果同时检测到多个对象则输出多个信息。
:[[File:JetBot_AI_Kit_Manual_21.jpg|600px]]
:[[File:JetBot_AI_Kit_Manual_22.jpg|400px]]
*运行程序后输出如图所示，被检测到的物体周围画着蓝色的方框，目标对象（jetbot跟随目标）将显示绿色边框
:[[File:JetBot_AI_Kit_Manual_23.jpg|600px]]
*你可以适当调小speed和turn gain的值，避免jetbot运行速度太快。
*当jetbot检测到目标是会转向目标，如果被障碍物挡住jetbot会左转