【花雕动手做】二哈 HUSKYLENS 2 之物体识别参数设置

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。



物体识别（Object Recognition）是计算机视觉中的一个核心概念，指的是让计算机或智能设备能够“看懂”图像或视频中的内容，识别出其中的具体物体，并判断它们的位置、类别、甚至数量。通过算法或模型，自动识别图像中的一个或多个目标物体，并判断其类别与位置。它不仅仅是“看见”，而是“理解”图像内容的过程。

物体识别中的“参数设置”是指在进行识别任务时，对算法或设备进行一系列配置，以优化识别效果、提高准确率或适应不同场景。它是连接“识别模型”与“实际应用”的关键桥梁。在图像识别过程中，对模型、硬件或软件进行调节，以控制识别的灵敏度、范围、速度、精度等性能指标。这些参数可以是算法内部的，也可以是用户可调的设置项。

HUSKYLENS 2出厂的默认参数已满足基础功能使用需求，可手动调节各个参数设置个性化的功能。以下参数均基于“物体识别”功能，因此，首先确保已进入“物体识别”功能，如图所示。



要修改的参数，可通过向左或向右滑动屏幕下方的参数文字进行选择。

遗忘ID
如需遗忘前面学习过的所有物体：第一步，点击屏幕上的“遗忘ID”；第二步，出现弹窗“遗忘全部ID和名字”后，点击“确认”。



此时，可将HUSKYLENS 2“看”向遗忘过的物体，屏幕出现白框并显示物体名字和置信度，但不会显示物体的ID号，说明“遗忘”完成。

检测阈值
检测阈值控制物体识别的严格程度：阈值越小，识别出该物体所需的置信度分数越低；阈值越大，所需置信度分数越高。
设置步骤：点击“检测阈值”，其上方出现参数调节滑杆，左滑变小，右滑变大，效果如图。



NMS阈值
NMS阈值是视觉识别中的一个常见参数，用来筛选识别框。在视觉识别任务中，模型往往会在同一个识别目标周围预测出多个相互之间可能有重叠的识别框。如果不进行筛选就可能出现：一个目标物体被多个框同时框出，这些框相互之间有交叉重叠的现象，这时就可以通过调整NMS 阈值来去掉交叉重复的框，只保留最优的一个。

通俗来说，NMS 阈值决定了 两个框重叠多少才算“重复”。举例来讲：如果阈值低（比如 0.3）：两个框只要有点重叠，就会认为是重复的，去掉其中一个。如果阈值高（比如 0.7）：两个框重叠很多才会被认为是重复的，保留下来的框可能更多。

高阈值适合密集/遮挡场景，能抓住更多物体，但可能出现“一物多框”。低阈值适合清晰单物体场景，确保每物一框，但可能漏掉模糊物体。
在本功能的参数中，设置步骤：点击“NMS阈值”，其上方出现参数调节滑杆，左滑变小，右滑变大。



恢复默认
本参数可将所有设置项恢复为默认状态，并遗忘已学习的ID，但不清空导出的模型（关于导出模型请看下文）。
设置步骤：点击“恢复默认”，出现“恢复默认配置”弹窗后，点击“确认”。

导出模型
本参数可将当前设置的参数、学习的ID，保存、导出到HUSKYLENS 2本地内存。适用于迁移参数至另一个HUSKYLENS 2等场景。此操作无需插TF卡。
导出步骤：点击“导出模型”，出现左图“保存配置到”弹窗时，上下滑动数字，选择保存为几号模型（共可保存5个模型），随后点击弹窗左下角的“确认”按钮以保存。确认后，自动导出，如右图。



查看导出的模型：弹窗“导出中”消失后，可以通过电脑查看导出的模型文件。 首先，将HUSKYLENS 2连接至电脑USB接口。



其次，通过电脑，根据下图路径访问HUSKYLENS 2的内存，可查看到扩展名为.json和.bin两个模型相关文件，扩展名前面的数字就是保存配置时选择的“模型号”。2个文件均可复制、粘贴到别处。

导入模型
本参数可以将HUSKYLENS 2（以下称“二哈A”）导出的模型导入到另一个HUSKYLENS 2（以下称“二哈B”）上，以便二哈B不用重新学习物体也可以识别出二哈A学习过的物体显示ID和名称。
导入步骤：
第一步，将二哈A连接电脑，把导出的2个文件复制到电脑桌面。
第二步，将二哈B连接电脑，把上一步的2个文件粘贴到二哈B的指定文件夹，路径如图所示。（如找不到object-detection文件夹，请先执行第三步，导入过模型，会自动创建本文件夹，随后再回到第二步。）



这一步，首先确认已经进入到“物体识别”功能，然后点击“导入模型”，出现“加载配置”弹窗后，上下滑动数字，选择加载几号模型，此处应与上一步保存的模型号一致。例如，粘贴进二哈B的模型文件为config1.json和repo1.bin，故选择数字1。最后，点击“确认”以导入。



第四步，等待弹窗“加载中”消失，即导入完成。



随后可做物体识别测试。以下左图为二哈B导入模型前的物体识别情况，右图为二哈B导入模型后的物体识别情况。