目标检测¶
本篇文档将介绍如何使用 Mind+ > 程序设计 > 实时模式 下的 模型训练推理库——目标检测功能模块 ,应用 自行训练的目标检测模型 ,完成目标检测项目。
功能介绍¶
通过目标检测功能模块,用户可以加载训练好的目标检测模型,对本地图片或摄像头画面进行推理识别,获取目标在图像中的标签、置信度、中心点X和Y坐标、宽度和高度等结果, 用于后续的逻辑判断、交互控制或可视化展示。
以此,用户不仅可以快速应用已训练好的目标检测模型制作各类目标检测项目中,还可以直观理解体验图像输入、模型推理、结果输出的完整应用流程,构建具备“看得见、能判断、可交互”能力的 AI 项目,为课程教学和应用拓展提供基础支持。
准备工作¶
硬件准备¶
- 一台电脑
- 一个摄像头(电脑自带摄像头或USB摄像头均可)
软件准备¶
安装V2.0.4及以上版本的Mind+编程软件,点击查看Mind+安装教程。如何检查软件版本,见常见问题解答。
模型准备¶
在制作目标检测项目之前,需要先训练并导出一个目标检测模型。 可使用 Mind+ V2.0 模型训练工具 中的 目标检测模块 完成模型训练,并将模型导出用于后续推理,导出的目标检测模型为一个以 **.zip 为后缀的压缩包。后续项目中,将直接使用该压缩包加载目标检测模型并进行目标检测任务推理。
请自行参考以下教程,准备一个目标检测模型用于后面项目制作。
目标检测模型训练教程:目标检测—训练模型
目标检测模型导出教程:目标检测—模型导出
加载模型训练推理库¶
打开 V2.0.4及以上版本的Mind+ ,点击进入'实时模式'。
在实时模式下,点击左下角’扩展‘,在舞台扩展中找到 '模型训练推理库' ,点击加载。
加载成功后,返回实时模式编程页面,点击 '模型推理' 下的 '目标检测' ,可以找到目标检测积木块,如下所示。
使用逻辑说明¶
项目一:本地图片目标检测¶
本项目演示如何使用 已训练好的目标检测模型 ,对一张 本地图片 进行识别,并获取对应的检测结果。
在本示例中,使用的模型为交通标志目标检测模型(可以识别 '左转'、'右转'、'前行' 和 '停车'四类交通标志)。
在实际使用中,你可以将示例模型替换为 自己训练或已有的目标检测模型 ,其余代码流程保持一致。
示例程序¶
运行效果¶
运行程序后,将弹出模型推理结果窗口,在原图片上绘制检测结果,框出识别到的交通标志,方框右上角显示对应标签和置信度。
项目二:摄像头实时目标检测¶
本项目演示如何使用 已训练好的目标检测模型 ,对 摄像头采集的实时画面 进行连续识别,并实时获取目标数量、目标标签、目标中心点坐标等检测结果。
本示例中使用的模型与项目一相同 , 你可以替换为自己训练或已有的目标检测模型,其余代码流程保持一致。
示例程序¶
运行效果¶
运行程序后,观察舞台显示摄像头画面。当目标检测模型加载完成后,按下 空格键,开始进行实时交通标志目标检测,并在视频画面上实时绘制检测结果,框出所有出现的交通标志。
Mind+角色会根据获取到的检测数据,依次移动到对应标志中心点位置,说出对应标签。
积木说明¶
常见问题解答¶
| Q | 如何检查Mind+软件版本号? |
|---|---|
| A | 打开Mind+编程软件,点击右上角系统设置图标。 V2.0.4及以上版本的Mind+ 的系统设置面板中新增一栏 ' 版本更新 ' ,点击' 版本更新 ',可以查看当前Mind+软件版本。![]() |


























