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如何在 Raspberry Pi AI Camera 上構建為開發(fā)人員提供實時的智能應用程序!

上海晶珩電子科技有限公司 ? 2025-03-25 09:37 ? 次閱讀
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在這篇特邀文章中,我們的合作伙伴索尼公司的雷蒙娜-雷納(Ramona Rayner)將向您展示如何快速探索不同的模型和人工智能功能,以及如何在 Raspberry Pi 人工智能相機的基礎上輕松構建應用程序。
最近推出的 Raspberry Pi AI Camera 是一款功能強大的硬件,可讓您在 Raspberry Pi 上構建功能強大的 AI 應用程序。通過將人工智能推理卸載到 IMX500 加速器芯片上,可以利用更多的計算資源來處理邊緣應用邏輯!我們很想知道您將創(chuàng)造出什么,也很想為您提供更多的工具。這篇文章將介紹如何快速探索不同的模型和人工智能功能,以及如何在 Raspberry Pi AI Camera 的基礎上輕松構建應用程序。如果您沒有機會閱讀入門指南,請務必先查看該指南,以確認您的 AI 相機設置正確。

探索訓練前的模型

開始探索 Raspberry Pi 人工智能相機可能性的一個好方法是試用 IMX500 Model Zoo 中的一些預訓練模型。為了簡化探索過程,可以考慮使用圖形用戶界面工具(GUI Tool),該工具旨在快速上傳不同的模型,并查看 AI 攝像機上的實時推理結(jié)果。IMX500 Model Zoo :https://github.com/raspberrypi/imx500-modelsGUI Tool :https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-app-gui-tool要啟動圖形用戶界面工具,請確保已安裝 Node.js。(通過在終端運行 node --version 驗證 Node.js 是否已安裝),并在軟件源的根目錄下運行以下命令來構建和運行該工具:https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-app-gui-tool

make build

./dist/run.sh

圖形用戶界面工具可通過 http://127.0.0.1:3001 訪問。查看模型操作

點擊界面右上角的 ADD(添加)按鈕添加自定義模型。

提供添加自定義網(wǎng)絡所需的詳細信息,并上傳 network.rpk 文件和(可選)labels.txt 文件。

  • 選擇模型并導航至 “相機預覽 ”以查看模型的運行情況!

ab728bc4-0919-11f0-9434-92fbcf53809c.png

以下是 IMX500 Model Zoo 中的幾款機型:

ab8ccb56-0919-11f0-9434-92fbcf53809c.png

探索不同的型號可以讓您深入了解攝像機的功能,并確定最適合您要求的型號。當您認為已經(jīng)找到合適的型號時,就可以構建應用程序了。


建立應用當模型推理在 IMX500 上進行時,Raspberry Pi 上有足夠的 CPU 來運行應用程序。為了演示這一點,我們將運行一個鍛煉監(jiān)測示例應用程序。鍛煉監(jiān)測示例應用程序:https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-apps/tree/main/examples/workout-monitor其目的是通過檢測和跟蹤進行引體向上、俯臥撐、腹肌鍛煉和深蹲等常見鍛煉的人,實時計算鍛煉次數(shù)。該應用程序?qū)⒂嬎憧蚣苤忻總€人的重復次數(shù),確保多人可以同時鍛煉和競爭,同時獲得自動重復次數(shù)計算。要運行該示例,請克隆示例應用程序資源庫,并確保從 Raspberry Pi IMX500 Model Zoo 下載 HigherHRNet 模型。

sudo apt install python3-opencv

并從存儲庫的根目錄運行:

python3 -m venv venv --system-site-packagessource venv/bin/activatecd examples/workout-monitor/pip install -e .

在練習之間切換非常簡單,只需提供相應的練習參數(shù),如引體向上、俯臥撐、腹肌鍛煉或深蹲。

workout-monitor --model /path/to/imx500_network_higherhrnet_coco.rpk --exercise pullup

模型后處理,將模型輸出張量解釋為邊界框和骨架關鍵點

跟蹤器模塊(ByteTrack)用于給檢測到的人一個唯一的 ID,以便計算每個人的運動次數(shù)

匹配器模塊,通過匹配各幀中的人物來提高追蹤結(jié)果的準確性,從而避免丟失他們的 ID

CV2 可視化功能,可將檢測結(jié)果可視化,并查看應用程序的結(jié)果

所有這些都是在邊緣實時完成的,而 IMX500 則負責人工智能推理!

現(xiàn)在,你和人工智能攝像機都在測試對方的極限。你能做多少個引體向上?

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)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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