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现如今,人工智能迅猛发展,AI赋能产业发展的速度正在加快,“AI+”的需求蜂拥而来,但AI应用快速落地的过程中仍存在很大的挑战:向下需要适配的硬件,向上需要完善的技术支持,两者缺一不可。
基于此,昇腾推出了系列化行业SDK和参考设计,通过把千行百业细分场景的开发经验和行业知识沉淀下来、水平复制,从而大幅度降低门槛、简化开发、提升效率。而英码科技是昇腾重要的APN合作伙伴、金牌分销商,具有较强的自主设计硬件能力,双方紧密携手,打造软硬结合、更符合行业需求的算力底座,赋能产业快速、低成本数字化转型。
今天来介绍英码科技EA500I边缘计算盒子使用AscendCL快速实现垃圾分类和视频物体分类应用的案例,帮助开发者降低学习成本、简化开发流程,缩短项目周期!
①垃圾分类应用:基于AscendCL,使用EA500I实现对图片中的垃圾类别进行检测,并输出有检测类别的图片;
②视频物体分类应用:基于GoogLeNet分类网络,使用EA500I实现对视频帧中的物体进行识别分类,并将分类的结果展示在PC网页上。
本案例底层原理逻辑请参考华为昇腾AscendCL <垃圾分类>,和<视频物体分类>案例。
注意事项:
➢以下操作以普通用户HwHiAiUser安装CANN包为例说明,推荐使用root用户进行操作,如果是root用户,请将安装准备中所有的${HOME}修改为/usr/local。
➢推荐按照本文档路径进行操作,如安装在自定义路径可能会导致环境冲突等问题
- # 以安装用户在任意目录下执行以下命令,打开.bashrc文件。
- vi ~/.bashrc
- # 在文件最后一行后面添加如下内容。
- source ${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
- source /home/work/MindX_SDK/mxVision-5.0.RC3/set_env.sh
-
- export CPU_ARCH=`arch`
- export THIRDPART_PATH=${HOME}/Ascend/thirdpart/${CPU_ARCH} #代码编译时链接samples所依赖的相关库文件
- export PYTHONPATH=${THIRDPART_PATH}/acllite:$PYTHONPATH #设置pythonpath为固定目录
- export LD_LIBRARY_PATH=${THIRDPART_PATH}/lib:$LD_LIBRARY_PATH #运行时链接库文件
- export INSTALL_DIR=${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest #CANN软件安装后的文件存储路径,根据安装目录自行修改
- export DDK_PATH=${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest #声明CANN环境
- export NPU_HOST_LIB=${DDK_PATH}/runtime/lib64/stub #声明CANN环境
- # 执行命令保存文件并退出。
- :wq!
- # 执行命令使其立即生效。
- source ~/.bashrc
- # 创建samples相关依赖文件夹
- mkdir -p ${THIRDPART_PATH}
- # 下载源码并安装git
- cd ${HOME}
- sudo apt-get install git
- git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
- # 拷贝公共文件到samples相关依赖路径中
- cp -r ${HOME}/samples/common ${THIRDPART_PATH}
- # 拷贝media_mini等so文件以及相关头文件
- mkdir -p ${INSTALL_DIR}/driver
- cp /usr/lib64/libmedia_mini.so ${INSTALL_DIR}/driver/ #如路径中没有相关so文件,可跳过该命令
- cp /usr/lib64/libslog.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/lib64/libc_sec.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/lib64/libmmpa.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/local/Ascend/include/peripheral_api.h ${INSTALL_DIR}/driver/ #如路径中没有相关头文件,可跳过该命令
- # 安装ffmpeg部分依赖
- sudo apt-get install -y libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev libswscale-dev
- # 安装其它依赖
- pip3 install --upgrade pip
- pip3 install Cython
- sudo apt-get install pkg-config libxcb-shm0-dev libxcb-xfixes0-dev
- # 安装av
- pip3 install av
- # 安装pillow 的依赖
- sudo apt-get install libtiff5-dev libjpeg8-dev zlib1g-dev libfreetype6-dev liblcms2-dev libwebp-dev tcl8.6-dev tk8.6-dev python-tk
- # 安装numpy和PIL
- pip3 install numpy
- pip3 install Pillow
- # 将acllite目录拷贝到第三方文件夹中。后续编译依赖libmedia_mini.so,编译完成后需替换此处的acllite文件夹
- cp -r ${HOME}/samples/python/common/acllite ${THIRDPART_PATH}
- # C码库编译,本库包含Atlas200dk的板载摄像头访问接口,该接口是在C码(lib/src/目录)基础上做的python封装。
- cd ${HOME}/samples/python/common/acllite/lib/src
- make
- # 编译生成的libatalsutil.so在../atlas200dk/目录下。
- # 再次将acllite目录拷贝到第三方文件夹中,保证当前使用的是更新后的代码。
- cp -r ${HOME}/samples/python/common/acllite ${THIRDPART_PATH}
- # 进入案例路径,samples为前置步骤中下载的案例包
- cd ${HOME}/samples/python/contrib/garbage_picture
- # 在model路径下下载原始模型
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com:443/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/garbage/mobilenetv2.air --no-check-certificate
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/garbage_picture/insert_op_yuv.cfg --no-check-certificate
- # 使用ATC工具进行模型转换
- atc --model=./mobilenetv2.air --framework=1 --output=garbage_yuv --soc_version=Ascend310B1 --insert_op_conf=./insert_op_yuv.cfg --input_shape="data:1,3,224,224" --input_format=NCHW
- # 创建并进入data文件夹
- cd ${HOME}/samples/python/contrib/garbage_picture
- mkdir data
- cd data
- # 下载图片数据
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/garbage_picture/newspaper.jpg
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/garbage_picture/bottle.jpg
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/garbage_picture/dirtycloth.jpg
- # 进入案例运行路径
- cd ../src
运行python代码:
- # 此处的data为测试数据路径
- python3 classify_test.py ../data/
➢运行成功后如无报错会显示以下信息:
在案例根目录out文件夹下会生成带有检测类别的图片:
注意事项:
➢以下操作以普通用户HwHiAiUser安装CANN包为例说明,推荐使用root用户进行操作,如果是root用户,请将安装准备中所有的${HOME}修改为/usr/local。
➢推荐按照本文档路径进行操作,如安装在自定义路径可能会导致环境冲突等问题。
- # 以安装用户在任意目录下执行以下命令,打开.bashrc文件。
- vi ~/.bashrc
- # 在文件最后一行后面添加如下内容。
- export CPU_ARCH=`arch`
- export THIRDPART_PATH=${HOME}/Ascend/thirdpart/${CPU_ARCH} #代码编译时链接samples所依赖的相关库文件
- export LD_LIBRARY_PATH=${THIRDPART_PATH}/lib:$LD_LIBRARY_PATH #运行时链接库文件
- export INSTALL_DIR=${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest #CANN软件安装后的文件存储路径,根据安装目录自行修改
- export DDK_PATH=${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest #声明CANN环境
- export NPU_HOST_LIB=${DDK_PATH}/runtime/lib64/stub #声明CANN环境
- # 执行命令保存文件并退出。
- :wq!
- # 执行命令使其立即生效。
- source ~/.bashrc
- # 创建samples相关依赖文件夹
- mkdir -p ${THIRDPART_PATH}
- # 下载源码并安装git
- cd ${HOME}
- sudo apt-get install git
- git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
- # 拷贝公共文件到samples相关依赖路径中
- cp -r ${HOME}/samples/common ${THIRDPART_PATH}
- # 拷贝media_mini等so文件以及相关头文件
- mkdir -p ${INSTALL_DIR}/driver
- cp /usr/lib64/libmedia_mini.so ${INSTALL_DIR}/driver/ #如路径中没有相关so文件,可跳过该命令
- cp /usr/lib64/libslog.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/lib64/libc_sec.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/lib64/libmmpa.so ${INSTALL_DIR}/driver/
- cp /usr/local/Ascend/include/peripheral_api.h ${INSTALL_DIR}/driver/ #如路径中没有相关头文件,可跳过该命令
- # 执行以下命令安装opencv (注:请确保安装的版本是3.x)
- sudo apt-get install libopencv-dev
- # 如果安装的opencv版本为4.x,请执行下列命令链接对应头文件
- sudo ln -s /usr/include/opencv4/opencv2 /usr/include/
- # 安装protobuf相关依赖
- sudo apt-get install autoconf automake libtool
- # 下载protobuf源码
- cd ${HOME}
- git clone -b 3.13.x https://gitee.com/mirrors/protobufsource.git protobuf
- # 编译安装protobuf
- cd protobuf
- ./autogen.sh
- ./configure --prefix=${THIRDPART_PATH}
- make clean
- make -j8
- sudo make install
- # 进入presentagent源码目录并编译
- cd ${HOME}/samples/cplusplus/common/presenteragent/proto
- ${THIRDPART_PATH}/bin/protoc presenter_message.proto --cpp_out=./ #该步骤报错可参考FAQ
- # 开始编译presentagnet
- cd ..
- make -j8
- make install
注意事项:
➢本案例使用基于Caffe的GoogLeNet模型,获取模型的命令已提供,如果开发者需要更多模型信息可参考:<模型链接>
- # 进入案例路径,samples为前置步骤中下载的案例包
- cd ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_imagenet_video/model
- # 在model路径下下载原始模型
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/classification/googlenet.caffemodel
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/classification/googlenet.prototxt
- # 在model路径下下载模型配置文件
- wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/googlenet_imagenet_video/insert_op.cfg
- # 使用ATC工具进行模型转换
- atc --model="./googlenet.prototxt" --weight="./googlenet.caffemodel" --framework=0 --output="googlenet" --soc_version=Ascend310B1 --insert_op_conf=./insert_op.cfg --input_shape="data:1,3,224,224" --input_format=NCHW
1、执行编译脚本
- # 进入脚本路径
- cd ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_imagenet_video/scripts
- # 赋予脚本权限
- chmod +x sample_build.sh
- # 执行编译脚本
- bash sample_build.sh
➢执行编译脚本后请根据实际情况选择arm/x86格式,在EA500I上进行操作请选择:arm
➢编译脚本中会自动下载相关视频素材:cat.mp4,如开发者使用其它素材,可以在sample_build.sh处删除该命令
➢编译完成后会生成相关文件并提示complete
2、执行脚本运行案例
- # 赋予脚本权限
- chmod +x sample_run.sh
- # 执行运行脚本
- bash sample_run.sh
➢执行运行脚本后,如果有本设备有多个ip,请选择能连通外网的ip并进行输入,例:10.1.30.111
➢执行成功后,会提示successfully,并提供相关的网页链接
➢运行脚本默认读取cat.mp4素材,如开发者使用其它素材,可以在sample_run.sh处更改素材路径
打开浏览器输入提供的网页链接与端口号,例:10.1.30.111:7007
➢进入下图界面后,等待状态栏变为绿色,可以单击“Refresh“刷新,当有数据时相应的Channel 的Status变成绿色。
➢状态栏正常后,点击右侧的View Name下的名字 ,例:classify
➢进入视频物体分类界面后,会在视频左上角显示检测的物体类别,视频上方显示视频帧率,开发者可进行截图、录像等功能。
①安装protobuf&presentagent时执行${THIRDPART_PATH}/bin/protoc presenter_message.proto --cpp_out=./
报错:protoc not such file or directory
➢该报错可能是protobuf安装问题:
# 回到protobuf安装路径cd /usr/local/probuf# 再次执行make installmake install# 查看${THIRDPART_PATH}/bin/下是否有protoc
②执行编译脚本时报错如下图:
➢该报错可能是opencv版本问题:
- # 进入报错代码
- vi ../src/classify_process.cpp
- # 修改报错代码第279行(请根据实际代码行数修改)
- 修改成:cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY
- # 执行命令保存文件并退出
- :wq!
- # 重新执行编译脚本
- bash sample_build.sh
结语
以上就是英码科技EA500I边缘计算盒子基于昇腾AscendCL快速实现垃圾分类和视频物体分类应用的案例。选购英码科技基于昇腾AI芯片推出的边缘计算产品,即可参照以上流程快速实现相关应用,大幅降低开发学习时间,缩短项目周期!如有技术问题和产品定制需求,欢迎留言交流~
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