要给出“Android Kotlin对象检测路线图”包含代码示例的解决方法，可以按照以下步骤进行：

1. 确定对象检测的需求和目标：首先，要明确你希望实现的对象检测是什么样的，需要检测的对象是什么，检测的准确度要求如何等等。

2. 学习和了解相关知识：学习和了解Android Kotlin开发、机器学习、计算机视觉等相关技术和知识。可以通过阅读相关书籍、参考文档和教程、观看视频等方式来学习。

3. 选择适合的机器学习框架：根据需求和目标，选择适合的机器学习框架。在Android Kotlin开发中常用的机器学习框架包括TensorFlow Lite、PyTorch等。

4. 数据准备和预处理：收集并准备适合的数据集用于模型训练。数据预处理包括对数据进行清理、标记、裁剪、缩放等操作，以便于模型的训练和检测。

5. 模型训练和优化：使用选择的机器学习框架进行模型的训练和优化。可以使用已有的预训练模型进行迁移学习，也可以根据需求从头开始训练模型。

6. 模型集成和部署：将训练好的模型集成到Android Kotlin应用中，并进行部署。可以使用TensorFlow Lite等工具将模型转换为适合在移动设备上运行的格式。

7. 对象检测代码示例：根据需求和目标，编写Android Kotlin代码实现对象检测功能。以下是一个简单的示例代码：

import org.tensorflow.lite.Interpreter

class ObjectDetector(private val interpreter: Interpreter) {
    fun detectObjects(image: ByteArray): List {
        // 图像预处理
        val preprocessedImage = preprocessImage(image)

        // 运行模型
        val result = runModel(preprocessedImage)

        // 后处理
        val detectedObjects = postprocessResult(result)

        return detectedObjects
    }

    private fun preprocessImage(image: ByteArray): Array {
        // 实现图像预处理逻辑
        // 将图像转换为模型输入所需的格式，并进行归一化等操作
        // 返回预处理后的图像数据
    }

    private fun runModel(image: Array): Array {
        // 运行模型
        // 使用Interpreter对象对图像进行推理
        // 返回模型的输出结果
    }

    private fun postprocessResult(result: Array): List {
        // 对模型输出结果进行后处理
        // 解析模型输出，提取检测到的对象信息
        // 返回检测到的对象列表
    }
}

// 在应用中使用对象检测器
fun main() {
    val modelPath = "path_to_model.tflite"
    val interpreter = Interpreter(modelPath)

    val objectDetector = ObjectDetector(interpreter)

    val image = // 读取图像数据

    val detectedObjects = objectDetector.detectObjects(image)

    // 处理检测结果
    for (obj in detectedObjects) {
        println(obj)
    }
}

这只是一个简单的示例，实际的对象检测路线图和代码实现可能更加复杂。具体的实现方法和代码逻辑需要根据具体的需求和目标进行调整和完善。