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ModelBox開發體驗：使用YOLOv3做口罩檢測

摘要：本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型，實作一個簡單的口罩檢測應用

本文分享自華為雲社群《ModelBox開發體驗Day05開發案例-使用YOLOv3做口罩檢測》，作者： 孫小北。

  • 本案例将使用YOLO v3模型，實作一個簡單的口罩檢測應用
  • 代碼：https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery
  • 代碼tag：v1.5 mask_det_yolo3，v1.5.1 mask_det_yolo3_camera

開發準備

  • 開發環境安裝和部署，前面環境已完成
  • 模型訓練，ModelArts訓練模型
  • 模型轉換，代碼模型已完成轉換

應用開發

打開VS Code，連接配接到ModelBox sdk所在目錄或者遠端開發闆，開始進行口罩檢測應用開發。

（1）建立工程

使用create.py建立mask_det_yolo3工程, 将會建立出一個空的ModelBox樣例工程。

./create.py -t server -n mask_det_yolo3
git add .
git commit -m 'create mask_det_yolo3'
ModelBox開發體驗：使用YOLOv3做口罩檢測

（2）建立推理功能單元

AI應用的核心是模型推理部分，我們用如下指令建立推理功能單元，該子產品将會建立在工程目錄的model檔案夾下：

./create.py -t infer -n mask_infer -p mask_det_yolo3
git add .
git commit -m 'create mask_infer'

将資源包中model/mask_infer檔案夾中的模型和配置檔案拷貝到口罩檢測工程的model/mask_infer目錄下。其中yolo3_resnet18_mask_det_288x512-rknpu2.rknn是轉換好的rknn模型，mask_infer.toml是該模型的ModelBox功能單元配置檔案，其内容如下：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.
[base]
name = "mask_infer"
device = "rknpu"
version = "1.0.0"
description = "your description"
entry = "./yolo3_resnet18_mask_det_288x512-rknpu2.rknn"  # model file path, use relative path
type = "inference"
virtual_type = "rknpu2" # inference engine type: rockchip now support rknpu, rknpu2(if exist)
group_type = "Inference"  # flowunit group attribution, do not change
is_input_contiguous = "false" # rk do not support memory combine, fix, do not change
[input]
[input.input1]
name = "data"
type = "uint8"
device = "rknpu"
[output]
[output.output1]
name = "yolo/output1"
type = "float"
[output.output2]
name = "yolo/output2"
type = "float"
[output.output3]
name = "yolo/output3"
type = "float"

可以看到該模型有3個輸出節點，即YOLO v3模型輸出的3個feature map，需要從中解碼出檢測框。

（3）建立後處理功能單元

後處理功能單元負責從模型推理結果中解碼出檢測框，我們用如下指令建立該功能單元，其将會建立在工程目錄的etc/flowunit檔案夾下：

./create.py -t python -n yolo3_post -p mask_det_yolo3

将common資源包中etc/flowunit/yolo3_post檔案夾中的代碼和配置檔案拷貝到口罩檢測工程的同名目錄下，解碼過程的核心邏輯在yolo3_utils.py檔案中，可以查閱YOLO v3模型細節閱讀代碼。

（4）建立畫圖功能單元

得到檢測框後可以畫在原圖上進行輸出展示，我們用如下指令建立畫圖功能單元：

./create.py -t python -n draw_mask_bbox -p mask_det_yolo3

将common資源包中etc/flowunit/draw_mask_bbox檔案夾中的代碼和配置檔案拷貝到口罩檢測工程的同名目錄下，畫圖的核心邏輯在draw_mask_bbox.py檔案的draw_mask_info函數中：

def draw_mask_info(self, image, bboxes):
 '''在圖中畫出口罩佩戴資訊'''
        thickness = 2
 font_scale = 1
 text_font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
 for bbox in bboxes:
 label_index = int(bbox[5])
 if self.labels[label_index] != 'head':
 continue
 x_min, y_min, x_max, y_max = bbox[0], bbox[1], bbox[2], bbox[3]
 face_bbox = self.find_max_cover_bbox(
 bbox, bboxes, 'face', self.face_cover_ratio)
 if not face_bbox:
                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min),
 (x_max, y_max), (255, 255, 0), thickness)
                cv2.putText(image, 'unknown', (x_min, y_min-20),
 text_font, font_scale, (255, 255, 0), thickness)
 continue
 mask_bbox = self.find_max_cover_bbox(
 face_bbox, bboxes, 'mask', self.mask_cover_ratio)
 if not mask_bbox:
                cv2.putText(image, 'no mask', (x_min, y_min-20),
 text_font, font_scale, (255, 0, 0), thickness)
                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min),
 (x_max, y_max), (255, 0, 0), thickness)
 else:
                cv2.putText(image, 'has mask', (x_min, y_min-20),
 text_font, font_scale, (0, 255, 0), thickness)
                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min),
 (x_max, y_max), (0, 255, 0), thickness)
                cv2.rectangle(image, (mask_bbox[0], mask_bbox[1]),
 (mask_bbox[2], mask_bbox[3]), (0, 255, 255), thickness)
 return image

針對每個人，該模型會嘗試檢測出head（頭肩部）、face和mask三個檢測框。如果face檢測框與mask檢測框的重合度大于某個門檻值，就判為佩戴口罩；否則，就判為沒有佩戴口罩；如果沒有檢測到face檢測框，就會顯示Unknown，表示未知。

（5）修改流程圖

模型推理和配套的功能單元準備好後，我們就可以串聯出流程圖進行測試了，口罩檢測工程預設在graph目錄下生成了mask_det_yolo3.toml，我們參考資源包中的graph/mask_det_yolo3.toml将其修改為：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.
[driver]
dir = ["${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit",
"${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit/cpp",
"${HILENS_APP_ROOT}/model",
"${HILENS_MB_SDK_PATH}/flowunit"]
skip-default = true
[profile]
profile=false
trace=false
dir=""
[graph]
format = "graphviz"
graphconf = """digraph mask_det_yolo3 {
    node [shape=Mrecord];
 queue_size = 4
 batch_size = 1
    input1[type=input,flowunit=input,device=cpu,deviceid=0]
 data_source_parser[type=flowunit, flowunit=data_source_parser, device=cpu, deviceid=0]
 video_demuxer[type=flowunit, flowunit=video_demuxer, device=cpu, deviceid=0]
 video_decoder[type=flowunit, flowunit=video_decoder, device=rknpu, deviceid=0, pix_fmt=bgr]
 image_resize[type=flowunit, flowunit=resize, device=rknpu, deviceid=0, width=512, height=288]
 mask_detection[type=flowunit, flowunit=mask_infer, device=rknpu, deviceid=0]
    yolo3_post[type=flowunit, flowunit=yolo3_post, device=cpu, deviceid=0]
 draw_mask_bbox[type=flowunit, flowunit=draw_mask_bbox, device=cpu, deviceid=0]
 video_out[type=flowunit, flowunit=video_out, device=rknpu, deviceid=0]
    input1:input -> data_source_parser:in_data
 data_source_parser:out_video_url -> video_demuxer:in_video_url
 video_demuxer:out_video_packet -> video_decoder:in_video_packet
 video_decoder:out_video_frame -> image_resize:in_image
 image_resize:out_image -> mask_detection:data
 mask_detection:"yolo/output1" -> yolo3_post:in_feat1
 mask_detection:"yolo/output2" -> yolo3_post:in_feat2
 mask_detection:"yolo/output3" -> yolo3_post:in_feat3
 video_decoder:out_video_frame -> draw_mask_bbox:in_image
    yolo3_post:out_data -> draw_mask_bbox:in_bbox
 draw_mask_bbox:out_image -> video_out:in_video_frame
}"""
[flow]
desc = "mask_det_yolo3 run in modelbox-rk-aarch64"

該流程圖對于某個視訊流，經過視訊解碼、圖像縮放、口罩檢測推理、檢測框後處理、畫圖等一系列操作後，将結果儲存下來。

然後，參考common資源包中mock_task.toml，将口罩檢測工程的任務配置檔案bin/mock_task.toml中輸入輸出部分修改為：

# 任務輸入,mock模拟目前僅支援一路rtsp或者本地url
# rtsp攝像頭，type = "rtsp", url裡面寫入rtsp位址
# 其它用"url"，比如可以是本地檔案位址, 或者httpserver的位址，(攝像頭 url = "0")
[input]
type = "url"
url = "../data/mask_test.mp4"
# 任務輸出,目前僅支援"webhook", 和本地輸出"local"(輸出到螢幕,url="0", 輸出到rtsp，填寫rtsp位址)
# (local 還可以輸出到本地檔案，這個時候注意，檔案可以是相對路徑，是相對這個mock_task.toml檔案本身)
[output]
type = "local"
url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4"

将common資源包中的data/mask_test.mp4測試視訊拷貝到口罩檢測工程的data目錄下，該流程圖使用這一視訊進行口罩檢測，檢測結果繪制後儲存為hilens_data_dir/mask_test_result.mp4檔案。

（6）運作應用

在mask_det_yolo3工程路徑下執行build_project.sh進行工程建構：

cd workspace/mask_det_yolo3
./build_project.sh

執行bin/main.sh運作應用（如果運作報錯請切換到root賬号再運作，本應用需要事先使用pip安裝好OpenCV和NumPy），運作結束後在hilens_data_dir目錄下生成了mask_test_result.mp4檔案，可以下載下傳到PC端檢視。

bin/main.sh
git add .
git commit -m 'run mask_det_yolo3'
git push
git tag -a v1.5 -m 'mask_det_yolo3'
git push origin --tags
ModelBox開發體驗：使用YOLOv3做口罩檢測

（7）實時攝像頭 

# 用于本地mock檔案讀取任務，腳本中已經配置了IVA_SVC_CONFIG環境變量, 添加了此檔案路徑
########### 請确定使用linux的路徑類型，比如在windows上要用 D:/xxx/xxx  不能用D:\xxx\xxx  ###########
# 任務的參數為一個壓縮并轉義後的json字元串
# 直接寫需要轉義雙引号， 也可以用 content_file 添加一個json檔案，如果content和content_file都存在content會被覆寫
# content_file支援絕對路徑或者相對路徑，不支援解析環境變量(包括${HILENS_APP_ROOT}、${HILENS_DATA_DIR}等)
[common]
content = "{\"param_str\":\"string param\",\"param_int\":10,\"param_float\":10.5}"
# 任務輸入,mock模拟目前僅支援一路rtsp或者本地url
# rtsp攝像頭，type = "rtsp", url裡面寫入rtsp位址
# 其它用"url"，比如可以是本地檔案位址, 或者httpserver的位址，(攝像頭 url = "0")
[input]
type = "url"
# url = "../data/mask_test.mp4" 
url = "0"
# 任務輸出,目前僅支援"webhook", 和本地輸出"local"(輸出到螢幕,url="0", 輸出到rtsp，填寫rtsp位址)
# (local 還可以輸出到本地檔案，這個時候注意，檔案可以是相對路徑，是相對這個mock_task.toml檔案本身)
[output]
type = "local"
# url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4" 
url = "rtsp://192.168.3.3:8554/outstream"

運作測試

bin/main.sh camera
ModelBox開發體驗：使用YOLOv3做口罩檢測

小結

本次案例實踐口罩識别，通過本次案例的實踐對于開發闆的使用有了進一步了解，同時也體會到了這個開發闆的便捷開發模式，非常值得推薦，希望後續可以體驗更多案例，真正落地實踐。

參考文獻：

  • https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=0163b46b-34fa-468d-b243-2ef067170d4a
  • https://modelbox-ai.com/modelbox-book/
  • https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=adc021cb-1c12-49a1-8a0b-f56ce6fb3b25

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