1.基于 OpenCV 与 YOLOv3-Tiny 构建实时视觉感知模块,通过摄像头采集现场视频流,实现目标检测与状态识别,为数字孪生系统提供实时环境数据输入,可作为虚实同步中的视觉数据采集模块。
2.实现摄像头视频流下的实时多目标识别,可识别 COCO 数据集中的 80 类目标。
3.完成目标检测完整流程开发,熟悉 OpenCV DNN 推理流程、YOLO 网络输出解析及目标检测算法原理。
1.利用 OpenCV DNN 加载 YOLOv3-Tiny 网络结构与权重文件,完成实时目标检测推理,并支持 CUDA 加速运行。
2.实现 Non-Maximum Suppression(NMS)算法调用,过滤重复检测框,提高检测结果准确性。
3.使用 OpenCV 图形接口绘制目标边界框、类别标签及置信度,实现检测结果实时可视化。