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英特爾開發(fā)板『哪吒』智慧交通演示——應(yīng)急車道識(shí)別&違規(guī)提取 | 開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)

研揚(yáng)科技AAEON ? 2024-05-25 08:06 ? 次閱讀

作者:黃明明

英特爾邊緣計(jì)算創(chuàng)新大使

文章介紹

之前寫了很多關(guān)于Java 在OpenVINO 中的引用,有目標(biāo)檢測(cè)、道路分割、模型加速等,但雖然寫了這么多,也似乎沒有過多提及到一些實(shí)際生活上的案例。都說創(chuàng)新源于生活,于是乎就想做一些有意思的東西,想了想,還真有一個(gè)案例似乎可以做出來。我們?cè)谄匠iL(zhǎng)途回家,大多數(shù)多會(huì)上高速,但高速一般在節(jié)假日都會(huì)特別堵。所以這時(shí)候走應(yīng)急車道的車還真不少,每每看到這些不排隊(duì)的車主,真恨的有些牙癢,于是想結(jié)合OpenVINO 來實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似于應(yīng)急車道識(shí)別違法的案例,由于這篇文章沒有代碼部分,所以文章只講述大致的思路,以及最終結(jié)果展示。

總體構(gòu)思

算力平臺(tái):為整體的想法提供算力和硬件支撐

識(shí)別模型:通過識(shí)別模型能夠識(shí)別應(yīng)急車道、車輛、車牌

舉報(bào)系統(tǒng):通過篩選出來的違規(guī)圖片,進(jìn)行自動(dòng)上傳。

算力平臺(tái)

一開始打算用樹莓派去做,后面考慮到樹莓派這東西現(xiàn)在溢價(jià)嚴(yán)重得很,基本上都按傳家寶的價(jià)格買。故使用研揚(yáng)科技針對(duì)邊緣 AI 行業(yè)開發(fā)者推出的『哪吒』(Nezha)開發(fā)套件,以信用卡大小(85 x 56mm)的開發(fā)板-『哪吒』(Nezha)為核心,『哪吒』采用 Intel N97 處理器(Alder Lake-N),最大睿頻 3.6GHz,Intel UHD Graphics 內(nèi)核GPU,可實(shí)現(xiàn)高分辨率顯示;板載 LPDDR5 內(nèi)存、eMMC 存儲(chǔ)及 TPM 2.0,配備 GPIO 接口,支持 Windows 和 Linux 操作系統(tǒng),這些功能和無風(fēng)扇散熱方式相結(jié)合,為各種應(yīng)用程序構(gòu)建高效的解決方案,專為入門級(jí)人工智能應(yīng)用和邊緣智能設(shè)備而設(shè)計(jì)。英特爾開發(fā)套件能完美勝人工智能學(xué)習(xí)、開發(fā)、實(shí)訓(xùn)、應(yīng)用等不同應(yīng)用場(chǎng)景。適用于如自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、數(shù)字標(biāo)牌和機(jī)器人等應(yīng)用。售價(jià) RMB 999起, 『哪吒』開發(fā)套件Nezha intel x86開發(fā)板板載Alder N97 可Win10/Ubuntu N97 4G+32G。

應(yīng)急車道識(shí)別

解決算力平臺(tái)之后,我們就需要對(duì)模型的選型了,畢竟需要識(shí)別車道,這個(gè)才是關(guān)鍵。一開始想著實(shí)現(xiàn)車道識(shí)別可以使用最基礎(chǔ)的OpenCV來實(shí)現(xiàn),但是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上的資料和代碼太過紊亂,且代碼量也過于龐大,需要調(diào)節(jié)的參數(shù)五花八門,需要優(yōu)化和移植的成本也不是一丁點(diǎn)。所以思考再三,在條路似乎不太符合快速偷懶實(shí)現(xiàn)的宗旨。于是打算基于之前road-segmentationOpenVINOOpenVINO-adas-0001模型。road-segmentation-adas-0001模型是使用了Open Model Zoo的預(yù)訓(xùn)練的道路場(chǎng)景分割模型。該模型識(shí)別四個(gè)類別:背景、道路、路緣和標(biāo)記。而對(duì)于應(yīng)急車道而言,我們只需要將車道提取出來。


如何識(shí)別四個(gè)類別:背景、道路、路緣和標(biāo)記等操作可以看之前的文章:《英特爾開發(fā)套件在Java環(huán)境實(shí)現(xiàn)ADAS道路識(shí)別演示 | 開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)》


那么在高速上面,一般是兩車道、三車道、四車道,而最右邊則是應(yīng)急車道,而絕大部分的車都會(huì)在正常車道中行駛,就如下圖:

wKgZomcHP96AZQvNAABhN8G7tEw593.png

所以我們可以通過OpenVINO 的road-segmentation-adas-0001 模型將所有道路進(jìn)行識(shí)別。

在通過模型運(yùn)算之后,我們標(biāo)記出來的道路是這樣的,其他道路線我們用黃色表示,應(yīng)急車道線我們用紅色表示,這樣我們就完成了最基本的需求。

車輛提取

同樣,對(duì)于車輛識(shí)別和提取,我們也可以通過OpenCV來完成,也可以通過OpenVINO notebooks 中的教程(https://docs.openvino.ai/2024/notebooks/218-vehicle-detection-and-recognition-with-output.html)來實(shí)現(xiàn)。

wKgZoWcHQJiAUgeuAAFgn4Fz9r0015.png

最后效果

我們現(xiàn)在拿到了車道信息和車輛信息,這時(shí)候我們只需要通過運(yùn)算,就可以知道車輛是否走應(yīng)急車道,下面是效果圖。

wKgaoWcHQLeAH3-9ABCA2gTJ-rM627.png

結(jié)語

當(dāng)然實(shí)際上的舉報(bào)還是比較困難的,之前是想抓取舉報(bào)平臺(tái)的數(shù)據(jù)然后直接舉報(bào),但實(shí)際上比較嚴(yán)格,比如需要前后兩張照片、照片需要位置信息,需要手機(jī)驗(yàn)證等,雖然這些都不是技術(shù)難點(diǎn),但成本增加了,這需要兩臺(tái)手機(jī)一前一后拍攝,然后上傳,效果圖如下:

wKgaoWcHQTKAYNkhAACoEL8WXco142.png

所以目前只做了車輛在應(yīng)急車道的識(shí)別、車牌提取、車輛提取等工作,這些工作均通過Java 平臺(tái)結(jié)合OpenVINO -Java-API 實(shí)現(xiàn),倉庫地址//github.com/Hmm466/OpenVINO-Java-API

后續(xù)筆者將結(jié)合OpenVINO -Java-API 實(shí)現(xiàn)更多案例,同時(shí)也請(qǐng)大家加入到項(xiàng)目中來,共同促進(jìn)Java在AI領(lǐng)域的應(yīng)用。

除此之外,為了方便大家了解并快速掌握 OpenVINO 的使用,我們還提供了一系列開源的 Jupyter notebook demo。

運(yùn)行這些 notebook,就能快速了解在不同場(chǎng)景下如何利用 OpenVINO 實(shí)現(xiàn)一系列、包括計(jì)算機(jī)視覺、語音及自然語言處理任務(wù)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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