I. Introducción
Con el desarrollo continuo de la inteligencia artificial y la tecnología de visión por computadora, la detección de objetivos se ha convertido en una de las tecnologías clave en el monitoreo inteligente, la conducción autónoma, la robótica y otros campos. La detección de objetivos en tiempo real plantea mayores requisitos en cuanto a la velocidad de respuesta y precisión del sistema. Este artículo presenta el método de usar OpenCV y YOLOv3 para lograr la detección de objetivos en tiempo real y demuestra cómo usar OpenCV para llamar al modelo YOLOv3 para la detección de objetivos en tiempo real y, al mismo tiempo, rodear los objetos objetivo identificados.
OpenCV (Open Source Computer Vision) es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que contiene muchos algoritmos de visión por computadora y puede usarse para el procesamiento de imágenes, el desarrollo de aplicaciones de visión por computadora, etc. OpenCV tiene las ventajas de multiplataforma, alta eficiencia, estabilidad y facilidad de uso, y se usa ampliamente en investigación científica, producción industrial y otros campos.
YOLOV3 (Solo miras una vez) es un algoritmo de detección de objetivos. En comparación con los algoritmos tradicionales de detección de objetivos, YOLOv3 tiene una mayor velocidad y precisión de detección y una fuerte capacidad de generalización, que puede adaptarse a las tareas de detección de objetivos en una variedad de escenarios.
Los sistemas de detección de objetivos en tiempo real se pueden aplicar a muchos campos, como la monitorización inteligente, la conducción autónoma, los robots inteligentes, etc. En el campo del monitoreo inteligente, la detección de objetivos en tiempo real se puede usar para detectar situaciones anormales en la pantalla de monitoreo, como intrusiones humanas, fuegos artificiales, etc.; en el campo de la conducción autónoma, la detección de objetivos en tiempo real se puede usar para detectar vehículos, peatones, etc. en la carretera para mejorar la seguridad en la conducción.naturaleza; en el campo de los robots inteligentes, la detección de objetivos en tiempo real se puede utilizar para identificar objetos en el entorno y ayudar a los robots a realizar operaciones autónomas de navegación y agarre.
La interfaz creada por Qt, el resultado de ejecutar la detección de objetivos:
