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2022-05-30
2020/5/3 18:00
行人检测是利用计算机视觉技术,判断图像或者视频序列中是否存在行人,并给予精确定位,该技术可与行人身份识别、行人跟踪等技术结合,确定并描绘行人运动轨迹,可应用于智能视频监控、人体行为分析、智能交通和无人驾驶等领域,是目标检测领域的研究热门,具有很大的应用价值。
最近在接触到华为云ModelArts后,感受到它的便捷、快速、高效,对AI小白也特别友好,甚至可以零代码开发模型,我就迫不及待地尝试了一下,真的很简单,只要你有数据集,加上一个idea,剩下的ModelArts全部可以帮你完成,强大的算力,友好的界面,全流程指导......,AI开发一站式服务哈,正好手中有个HiLens,华为新推出的端云协同多模态AI开发应用平台,提供了简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,对接多种端侧计算设备,支持视觉及听觉AI应用开发、AI应用在线部署、海量设备管理,小巧玲珑,而且功能强大,特别是有基于华为自研达芬奇架构的Ascend 310的强大算力加持。
所以,我就做了一个行人检测的Demo,这是基于ModelArts和HiLens的云端协作,即ModelArts训练模型,转化为.om模型,最终部署到HiLens上。从数据集管理到最后得到模型,均在ModelArts上完成,后期转为.om模型,部署到HiLens上,整个操作基本在云端完成,非常便捷,,得益于ModelArts一站式AI开发平台和云端HiLens管理控制台,使得全部操作对本地配置要求很低,一台能联网的Windows操作系统的电脑就够了,因为需要大量计算资源的操作都在云端解决了。
因为全部流程操作比较简单,这里就不详细说明了,不了解或有疑问的同学可在下面留言,我看到会回答的。
这里只做下简单的介绍吧:行人检测Demo使用ModelArts预置算法YOLOv3_ResNet18,不得不说,这个预置算法还有AI市场发布的算法真是好,大大简化了开发流程,降低了开发门槛,正如华为云普惠AI的愿景,真是让每个人都可以接触使用AI啊。
该算法详细介绍可参考文档:https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0158.html#modelarts_23_0158__section185515526717
数据可是整个Demo的灵魂。数据集使用的是自行整理的2500余张图片,近20000个行人标注,发布数据集后,使用Tesla V100 32GB训练,注意数据集要先发布才能用于训练哦,发布按钮在如图位置哦:
最终效果嘛,勉强说得过去,如果能有能更多数据,训练更多Epoch,再适当调试参数,效果会好很多的。
展示结果见下方视频(程序运行结果通过HDMI输出到显示器,所以展示视频是在电脑端录屏的结果哦)。
To do List
后期会考虑加入行人跟踪和人数统计功能。目前完整的行人检测及跟踪已在Atlas 200 DK实现,但由于跟踪使用的Sort算法中卡尔曼滤波所需要的的第三方库,需要编译,暂时无法在HiLens上实现,所以暂且搁置。后面有机会会和人数统计一起跟新,敬请期待。
这是个使用ModelArts和HiLens云端协作的小Demo, 还有很多不成熟的地方,后面会逐步改进的,比如采用Sort算法的升级版DeepSort或者改为检测和跟踪一步完成的其他算法。这个Demo整理好后也会发布在技能市场,欢迎大家来尝试,并提出意见呀。
EI 昇腾 ModelArts
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