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基于树莓派的小车目标追踪系统（利用YOLO3、COCO数据集及GluonCV，结合树莓派与PC通信）

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简介：
本项目开发了一种基于树莓派的目标追踪小车系统，采用YOLO3算法和GluonCV框架，并使用COCO数据集进行训练。通过无线网络实现树莓派与PC之间的信息传输，提升了目标识别的准确性和实时性。 可以实现树莓派主动追踪目标，并且能够实现树莓派与PC之间信息的交互等功能。

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  • 基于树莓派的小车目标追踪系统（利用YOLO3、COCO数据集及GluonCV，结合树莓派与PC通信）
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    本项目开发了一种基于树莓派的目标追踪小车系统，采用YOLO3算法和GluonCV框架，并使用COCO数据集进行训练。通过无线网络实现树莓派与PC之间的信息传输，提升了目标识别的准确性和实时性。 可以实现树莓派主动追踪目标，并且能够实现树莓派与PC之间信息的交互等功能。
     
  • 树莓派小车的物体追踪
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    本项目介绍如何利用树莓派搭建一个能够自动识别并跟踪目标物体的小车系统，结合摄像头实时捕捉图像信息，并通过编程实现智能跟随功能。 本段落介绍了如何使用OpenCV和Python在树莓派小车上实现物体追踪功能。内容包括安装OpenCV3.0的步骤以及利用它来帮助我的小车进行避障操作，同时提供了相应的Python程序代码。
     
  • 树莓派与PC及STM32的通信
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    本项目介绍如何使用树莓派作为桥梁，在个人电脑(PC)和STM32微控制器之间建立有效的数据传输通道。通过编写Python脚本和C程序，实现跨平台通信技术的应用实践。 一、树莓派与PC使用引脚通信 1.1 准备工作： - PC端：安装一个串口调试助手（例如正点原子的xcom）。 - 树莓派3B（已搭配raspbian系统和VNC viewer）：在Linux环境下，需要安装minicom作为串口调试工具。可以通过以下命令进行安装： 安装指令： ``` sudo apt-get install minicom ``` 如果发现下载速度较慢，可以考虑更换软件源。 两者连接所需材料包括一个usb转TTL适配器和三根母对母的杜邦线。 - 连接方式：查看树莓派引脚信息并进行相应连接。
     
  • 树莓派小车跟踪程序
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    树莓派小车跟踪程序是一款基于树莓派开发板设计的小车控制系统软件，能够实现对目标的自动追踪功能，适用于机器人爱好者的项目制作和学习。 树莓派小车循迹程序用C语言编写。
     
  • 测试DRV8825与树莓派的配合_drv8825_树莓派_
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    本项目旨在探索DRV8825步进电机驱动器与树莓派微处理器之间的兼容性和性能表现，并提供详细的配置和编程指南。 标题中的“test_DRV8825树莓派_drv8825_树莓派_”表明这是一个关于在树莓派上使用DRV8825驱动步进电机的实验项目，涉及硬件连接、软件编程及实际操作验证。“含驱动，实际调测通过”，说明已有实现并成功运行。 DRV8825是一款高性能微步进电机驱动器，支持全步、半步等不同精度控制。在树莓派上使用DRV8825可精确高效地控制步进电机，适用于自动化设备和机器人项目。标签“DRV8825树莓派”、“drv8825”和“树莓派”强调了主题核心元素，暗示我们将探讨如何结合GPIO接口实现步进电机的精准控制。 压缩包内文件“DRV8825.py”可能是用于操作DRV8825的Python代码，包括设置速度、方向等功能。另一个文件“test.py”可能用来验证这些函数是否正常工作。 实际应用中，理解DRV8825引脚定义是关键步骤之一。接着，在树莓派上配置GPIO库以控制这些引脚，并编写Python脚本使用定时器或PWM来调节电机速度和方向变化。“DRV8825.py”可能包含用于设置微步进模式、设定转速及移动指定步数的类或函数，而“test.py”则会实例化这个类并调用方法进行测试。 总结来说，该项目涵盖了树莓派GPIO编程、步进电机控制理论以及Python编程实践。通过此项目，学习如何结合硬件和软件实现完整的步进电机控制系统。
     
  • 小车物体追踪原理及树莓派控制源码
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    本项目探讨了小车物体追踪的基本原理，并提供了基于树莓派平台的控制程序源代码，适用于初学者实践与学习。 使用Python和OpenCV在树莓派上控制小车追踪物体是一个不错的入门AI项目的实践。该项目涵盖了识别、追踪以及通过编程实现对物体的自动跟踪与控制功能。
     
  • 基于树莓派的人脸及运动追踪无人机系统
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    本项目研发了一种基于树莓派平台的人脸与运动追踪无人机系统，能够实现自主识别目标并进行精准跟踪，适用于航拍、监控等领域。 【基于树莓派的人脸跟踪与运动跟踪无人机】项目是一个创新的尝试，它结合了嵌入式计算平台、计算机视觉技术以及无人机控制，为自主目标追踪提供了解决方案。 1. **树莓派**：一种小巧且低成本的单板电脑，在此项目中充当无人机智能大脑的角色。通过连接摄像头来捕获图像，并使用OpenCV库处理这些数据以实现人脸识别和运动跟踪。 2. **OpenCV**：这是一个跨平台计算机视觉库，包含大量图像处理与分析算法。在该项目里，它被用来进行人脸检测及目标移动物体的识别。 3. **人脸识别**：利用Haar特征结合AdaBoost分类器技术来完成面部区域定位和确认工作。 4. **运动跟踪**：提供背景差分、光流法或卡尔曼滤波等多种方法用于追踪移动中的对象。这些算法能够有效地区分出图像序列中目标与环境的变化。 5. **无人机控制系统**：通过解析来自摄像头的数据，树莓派可以计算出相对位置，并调整飞行参数以实现对选定目标的自动跟踪。 6. **编程语言及框架**：项目可能使用Python作为主要开发工具。由于其良好的兼容性和丰富的库支持（如Pymavlink和MAVSDK），它能够简化无人机控制系统的通信任务。 7. **硬件接口**：树莓派与无人机通过UART、SPI或I2C等高速低延迟的数据传输标准相连接，确保指令的实时响应。 8. **安全及稳定性考量**：在实际操作中，需考虑避障功能和失联保护机制来保证飞行器的安全性。 9. **测试与优化流程**：通过模拟测试和真实环境下的试飞试验不断改进算法性能，并提高跟踪精度以及无人机的操控能力。该项目不仅展示了树莓派及OpenCV技术在无人机领域的应用潜力，也为DIY爱好者提供了学习计算机视觉技术和无人机控制的良好平台。
     
  • 小车追踪原理分析及树莓派控制源码.zip
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    本资源包含小车追踪原理的详细分析以及使用树莓派进行控制的完整源代码，适用于嵌入式系统学习与智能硬件开发。 在开发树莓派智能小车的过程中已经花费了半年多时间。最初我实现了简单的远程控制和避障功能，并逐渐增加了黑线循迹、语音识别以及物体识别的功能。最近，在浏览新闻时，我发现了一位外国工程师制作的使用树莓派的目标追踪平衡车项目，于是也开始思考如何为我的智能小车添加同样的能力。经过几天的研究后发现，可以利用OpenCV和Python来实现这一目标。今天就向大家介绍如何安装OpenCV3.0，并且展示如何用它帮助我完成避障任务的功能增强。
     
  • 树莓派的串口通信
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    《树莓派的串口通信》是一篇介绍如何使用树莓派进行串行数据传输的文章。它详细解释了配置与编程技巧，帮助用户实现设备间的数据交换和控制系统。 使用树莓派实现串口数据转UDP数据通信的代码及脚本，经过亲测可靠。