机器人竞赛目标识别系统：基于YOLOv10的实时识别与图形界面实现

一、项目背景与应用场景

在各类机器人竞赛（如RoboMaster、FIRST Robotics、WER等）中，机器人需要具备快速、准确的视觉识别能力，以便在复杂环境中完成任务，比如：

• 寻找并拾取指定形状或颜色的目标；
• 躲避障碍物；
• 对准敌方或投掷目标。

传统方法使用颜色阈值、边缘检测等手段，稳定性差。随着深度学习特别是YOLO系列模型的兴起，基于CNN的实时检测算法成为主流。

本项目旨在构建一个完整的目标物检测系统，使用YOLOv10对竞赛中的“红球”、“蓝方块”、“标志牌”等典型目标进行识别，并通过图形界面交互，实现机器人视觉识别模块的一体化部署。

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二、数据集准备与标注

✅ 推荐数据集：RoboObject Detection Dataset

你可以使用以下公开数据集，或结合自定义目标物采集图像：

• RoboOb