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基于ROS的Darknet-YOLO物体识别功能包

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简介:
本项目开发了一个基于ROS平台的Darknet-YOLO物体识别功能包,集成先进YOLO算法,实现高效准确的目标检测,适用于机器人视觉任务。 Darknet_ROS是ROS操作系统下的一个可以直接编译运行的物体识别功能包。它只需订阅摄像头提供的图像话题数据即可工作。 使用方法如下: 1. 将该功能包放入自己的工作空间并进行编译,注意需要安装OpenCV和CUDA环境才能启动加速;如果在CPU上运行,则不需要CUDA支持。 2. 运行功能包中的launch文件即可。

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  • ROSDarknet-YOLO
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    本项目开发了一个基于ROS平台的Darknet-YOLO物体识别功能包,集成先进YOLO算法,实现高效准确的目标检测,适用于机器人视觉任务。 Darknet_ROS是ROS操作系统下的一个可以直接编译运行的物体识别功能包。它只需订阅摄像头提供的图像话题数据即可工作。 使用方法如下: 1. 将该功能包放入自己的工作空间并进行编译,注意需要安装OpenCV和CUDA环境才能启动加速;如果在CPU上运行,则不需要CUDA支持。 2. 运行功能包中的launch文件即可。
  • Darknet-ROSYOLOROS应用
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    本研究探讨了将Darknet与ROS集成后,在ROS环境中利用改进版YOLO算法进行实时物体识别的技术方案及其应用效果。 该版本使用的是18.04系统,并采用opencv3.4.5版本,因此仅提供了基于yolov3和yolov4的darknet_ros功能包进行物体识别,其效果足以满足日常使用的需要。若需更高版本如yolov7或yolov8,则可参考相关博客中的使用说明。详情请参阅对应的教程文档。
  • OpenCVROS人脸
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    本项目提供了一个基于OpenCV的人脸识别功能包,集成于ROS(机器人操作系统)中。它支持实时视频流分析、面部检测与识别,并可轻松扩展用于各类机器人视觉应用。 该功能包包含了摄像头节点、人脸识别节点以及启动文件,并已压缩在一起。将整个压缩文件解压后放入自己的ROS工作空间下编译即可使用。详细的使用教程可以参考相关博客文章。
  • ROS与PX4无人机及舵机操控投放研究
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    本研究探讨了在ROS和PX4框架下,无人机实现精准物体识别技术,并结合舵机控制进行智能物品投放的功能开发。 使用ROS与PX4无人机进行物体识别,并控制舵机投放物体。
  • YOLO v5检测在ROS应用实践
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    本项目介绍如何将先进的YOLO v5目标检测算法集成到机器人操作系统(ROS)中,并进行实际应用开发。通过优化和调试,展示了其在实时场景识别方面的高效性与精确度。 基于YOLOV5的物体检测ROS功能包适用于测试环境:Ubuntu 18.04/ROS Melodic/Nvidia Jetson Nano。该系统使用PyTorch 1.10.1和cudatoolkit=10.2。由于ROS Melodic默认采用Python2.7版本的cv_bridge,而Pytorch需要Python3环境下的cv_bridge,因此还需为ROS安装基于Python3的cv_bridge。更多细节可以参考相关博文:在ROS系统上实现基于PyTorch YOLO v5的实时物体检测。
  • YOLO训练非农田域系统(仅限
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    本项目开发了一种基于YOLO算法的非农田区域自动识别系统,专注于提高非农田区检测的速度和精度,无需人工干预。 基于YOLO训练的非农化识别系统(只包含识别部分)
  • Darknet_ROS: YOLOROS实时检测
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    简介:Darknet_ROS是将YOLO算法集成至ROS平台的实时物体检测系统,适用于机器人自主导航和环境感知任务。 darknet_ros:YOLO ROS是一个用于实时对象检测的ROS工具包。
  • Yolov5-Ros
    优质
    Yolov5-Ros功能包是将先进的YOLOv5目标检测模型集成到ROS(Robot Operating System)中的软件模块,适用于机器人视觉任务。 将YOLOv5编译为ROS节点,以便在ROS系统下实时调用检测功能。
  • ROS Socket
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    ROS Socket功能包提供了一套用于在机器人操作系统(ROS)中实现网络通信的功能模块和工具,支持TCP/IP协议下的数据传输。 ROS网络通信功能包包括使用TCP/IP协议的服务器和客户端程序、以及UDP协议的服务器和客户端程序。这些内容的具体实现可以参考相关的技术博客文章。
  • QT+OPEC V4.5.5+YOLO V5+海康摄像机
    优质
    本项目集成QT、OPEC V4.5.5及YOLO V5算法,结合海康摄像机实现高效精准的实时物体识别系统。 使用QT结合OpenCV4.5.5的dnn模块与YOLOv5进行海康网络摄像视频中的对象检测。