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使用Vitis-AI進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別

1854538 2023-06-27 | zip | 0.00 MB | 次下載 | 2積分

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資料介紹

描述

介紹

Xilinx Model Zoo 包含許多預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

該項(xiàng)目利用了其中幾個(gè)模型，以實(shí)現(xiàn)用于車(chē)牌識(shí)別的多推理應(yīng)用程序。

車(chē)輛檢測(cè)：ssd_traffic
車(chē)牌檢測(cè)：platedetect
牌照號(hào)碼識(shí)別：platenum

車(chē)牌識(shí)別 - 3 推理管道

讓我們開(kāi)始吧！

第 1 步 - 創(chuàng)建 SD 卡

為以下 Avnet 平臺(tái)提供了預(yù)構(gòu)建的 Vitis-AI 1.3 SD 卡映像：

u96v2_sbc_base : Ultra96-V2 開(kāi)發(fā)板
uz7ev_evcc_base：UltraZed-EV SOM (7EV) + FMC 載卡
uz3eg_iocc_base：UltraZed-EG SOM (3EG) + IO 載卡

可在此處找到預(yù)構(gòu)建 SD 卡映像的下載鏈接：

適用于 Avnet Vitis 平臺(tái)的 Vitis-AI 1.3 流程：https ://avnet.me/vitis-ai-1.3-project

下載并解壓后，.img 文件可以編程到 16GB 微型 SD 卡。

0.解壓壓縮包得到.img文件

1. 將開(kāi)發(fā)板特定的 SD 卡映像編程到 16GB（或更大）的 micro SD 卡

一個(gè)。在 Windows 機(jī)器上，使用 Balena Etcher 或 Win32DiskImager（免費(fèi)開(kāi)源軟件）

灣。在 linux 機(jī)器上，使用 Balena Etcher 或使用 dd 實(shí)用程序

$ sudo dd bs=4M if=Avnet-{platform}-Vitis-AI-1-3-{date}.img of=/dev/sd{X} status=progress conv=fsync

其中 {X} 是一個(gè)小寫(xiě)字母，用于指定 SD 卡的設(shè)備。您可以使用“df -h”來(lái)確定您的 SD 卡對(duì)應(yīng)的設(shè)備。

第 2 步 - 克隆源代碼存儲(chǔ)庫(kù)

本項(xiàng)目中使用的源代碼可以從以下存儲(chǔ)庫(kù)中獲?。?/font>

https://github.com/AlbertaBeef/vitis_??ai_cpp_examples

如果您有活動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)連接，您可以簡(jiǎn)單地將存儲(chǔ)庫(kù)克隆到嵌入式平臺(tái)的根目錄：

$ cd ~
$ git clone https://github.com/AlbertaBeef/vitis_ai_cpp_examples

第 3 步 - 板檢測(cè)示例概述

為了實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別示例，我們修改了一個(gè)現(xiàn)有示例platedetect ，該示例可以在以下目錄中找到：

~/Vitis-AI/demo/Vitis-AI-Library/samples/platedetect

如果我們查看 test_jpeg_platedetect.cpp 源代碼，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)它非常?。?/font>

int main(int argc, char *argv[]) {
string model = argv[1];
return vitis::ai::main_for_jpeg_demo(
    argc, argv,
    [model] {
        return vitis::ai::PlateDetect::create(model);
    },
    process_result, 2);
}

此代碼的可視化表示如下圖所示：

我們可以看到 main 函數(shù)使用了一個(gè)通用的 main_for_jpeg_demo() 函數(shù)，并向它傳遞了一個(gè) PlateDetect 類(lèi)的實(shí)例，該類(lèi)提供了 create() 和 run() 方法，以及一個(gè) process_result() 函數(shù)。

該示例可以使用以下命令運(yùn)行：

1. 啟動(dòng)后，啟動(dòng) dpu_sw_optimize.sh 腳本，該腳本將優(yōu)化 DDR 內(nèi)存的 QoS 配置

$ cd ~/dpu_sw_optimize/zynqmp
$ source ./zynqmp_dpu_optimize.sh

2. 禁用 dmesg 詳細(xì)輸出：

$ dmesg -D

3.使用以下參數(shù)啟動(dòng)platedetect應(yīng)用程序：

為第一個(gè)參數(shù)指定“sample_platedetect.jpg”

$ cd ~/Vitis-AI/demo/Vitis-AI-Library/samples/platedetect
$ ./test_jpeg_platedetect sample_platedetect.jpg

應(yīng)用程序?qū)⒃谝韵挛募猩奢敵觯?/font>

sample_platedetect_result.jpg

在這一點(diǎn)上可以進(jìn)行兩個(gè)觀察：

車(chē)牌檢測(cè)模型假設(shè)它處理的圖像中有一個(gè)車(chē)牌（在此模型之前需要額外的車(chē)輛檢測(cè)步驟）
platedetect 模型只提供車(chē)牌的位置，而不是它的號(hào)碼（這個(gè)模型之后需要一個(gè)額外的號(hào)碼識(shí)別步驟）

第 4 步 - 創(chuàng)建車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用程序

我們可以使用這個(gè)通用的 main_for_video_demo()，以及一個(gè)定義我們修改后的用例的自定義類(lèi)，如下圖所示：

對(duì)于車(chē)牌識(shí)別示例，使用三個(gè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn) 3-inference 管道：

車(chē)輛檢測(cè)：ssd_traffic
車(chē)牌檢測(cè)：platedetect
牌照號(hào)碼識(shí)別：platenum

車(chē)牌識(shí)別 - 3 推理管道

下圖說(shuō)明了此示例的修改代碼。

源代碼可以在以下位置找到：

~/vitis_ai_cpp_examples/platerecognition/test_jpeg_platerecognition.cpp
~/vitis_ai_cpp_examples/platerecognition/test_video_platerecognition.cpp

1. 構(gòu)建車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用

$ cd ~/vitis_ai_cpp_examples/platerecognition
$ ./build.sh

2. 在圖像上啟動(dòng)車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用程序

$ cp ~/Vitis-AI/demo/Vitis-AI-Library/samples/platedetect/sample_platedetect.jpg .
$ export PLATERECOGNITION_DEBUG=TRUE
$ ./test_jpeg_platerecognition sample_platedetect.jpg

./test_jpeg_platerecognition sample_platedetect.jpg

PLATERECOGNITION_DEBUG 環(huán)境變量，當(dāng)設(shè)置為 TRUE 時(shí)，將顯示 3-inference 管道生成的信息：

Frame 1
   SSD : label=1 x,y,w,h=2,1,272,304 confidence=0.906937
      PlateDetect : x,y,w,h=103,257,63,21 confidence=0.99977
         PlateNum : size=288,96 color=Blue number=[jingQ2P6J2]

請(qǐng)注意，PlateNum 型號(hào)輸出編號(hào)有兩部分：

地區(qū)：“京Q”（注意“jing”是京的漢語(yǔ)拼音）
編號(hào)：“2P6J2”

京Q - 2P6J2

。

$ cd ~/vitis_ai_cpp_examples/platerecognition
$ export DISPLAY=:0.0
$ xrandr--output DP-1 --mode 800x600
$ unset PLATERECOGNITION_DEBUG
$ ./test_video_platerecognition./video/plate_recognition_video.mp4