基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪研究的中期报告中期报告：本文基于单目视觉机器人，研究了运动人体的检测与跟踪技术。首先，我们利用YOLOv3算法实现了运动人体的检测。该算法可以在保证检测精度的同时，运行速度较快。我们使用COCO数据集进行了模型训练，得到了一个达到85%以上的平均精度。在实际场景测试时，我们成功地检测到了移动人体。其次，为了实现运动人体的跟踪，我们采用了一种基于卡尔曼滤波的方法。该方法可以根据运动模型对目标进行预测，从而实现对目标的连续跟踪。通过实验发现，该方法可以有效消除目标的运动模糊，提高跟踪的准确度和稳定性。最后，我们利用ROS系统实现了整个运动人体检测与跟踪系统。该系统可以实时地获取摄像头信息，对移动人体进行检测和跟踪，并控制机器人移动实现目标追踪。并且我们使用Gazebo模拟器进行了虚拟实验，结果表明该系统能够准确地追踪目标，并且适用于不同的复杂环境中。总之，本文提出了一种基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪技术，该技术在实验中有很好的效果。该技术可以应用于机器人领域中目标跟踪、安防等方面。