《表1 SSD目标检测算法和传统Haar级联滤波算法的mAP与计算速度》

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《基于嵌入式平台和目标检测算法的室内机器人足球比赛系统》

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在本实验中，我们分别实现了基于神经网络模型SSD的物体检测算法和传统基于Haar特征级联滤波的物体检测算法来对门球车（球门、足球、机器车）进行检测和定位，并进行对比。图像读取、Haar级联滤波识别门球车、决策控制等功能在SoC的ARM处理器完成，基于神经网络模型SSD识别门球车在SoC的FPGA平台上完成。SSD目标检测算法和传统Haar级联滤波算法的m AP与计算速度如表1所示。可以看出，基于SSD的物体检测方法不论是在算法精度还是在计算速度方面都好于传统的Haar级联滤波器算法。