开源项目|从0到1教你搭建一个适配于智能车的目标检测系统

引言

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这篇文档几乎涉及了上面所有文档的内容是一个综合应用，大家可以根据之后的连载一步一步学起来。如果对上面的内容比较熟悉了，就会发现这篇文档很简短，但是却是建立在之前已有的基础上。

现在应当已经熟悉的内容：

• 了解 CNN 的工作原理；

• 能使用 Darknet 训练自己的目标检测模型

• 能用 rosserial 建立 RT-Thread 和 ROS 的连接

• 能用 ROS 发布图像信息

下面就会介绍如何用 ROS 发布的图像信息和 Darknet 连接做目标检测。

1.Darknet ROS

1.1 获取源码

1# 初始化工作环境
2$ mkdir catkin_workspace
3$ cd catkin_workspace/src
4$ catkin_init_workspace
5
6## 下载源码
7$ git clone --recursive http://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git

除了源码，我们还要下载一些训练好的神经网络权值，放在下面这个目录：

1$ catkin_workspace/src/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights/

• yolov2-tiny.weights：https://wuhanshare-1252843818.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/yolov2-tiny.weights

• yolov2.weights：https://wuhanshare-1252843818.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/yolov2.weights

• yolov3.weights：https://wuhanshare-1252843818.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/yolov3.weights

如果源码和权值都下载好了，我们就可以准备编译了。

1.2 编译源码

为了保证 Darknet 能够获取到摄像头的数据，我们需要先告诉它摄像头的信息发布在哪里，修改这个文件：

1$ catkin_workspace/src/darknet_ros/darknet_ros/config/ros.yaml

1camera_reading:
2    topic: /usb_cam/image_raw
3    queue_size: 1

然后就可以编译软件包了，在 catkin_workspace 目录下：

1$ catkin_make

1$ sorce devel/setup.bash

1.3 目标检测

1$ roscore

然后启动一个摄像头节点：

1roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

接下来我们启动 Darknet 的节点：

1$ roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

2.总结

3.参考文献

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