從0到1學習使用OAK——煙火檢測示例

編輯：OAK中國

來源：oakchina.cn

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前言

Hello，大家好，這裡是OAK中國，我是助手君。

本期内容将介紹如何在 DepthAI 上實作火焰檢測，超級簡單，快來試試吧🔥🔥🔥。

你可以在示範中使用以下一組預先訓練的模型：

● fire_detection 檢測火焰和煙霧

其他示範目标包括：

● 視訊 / 攝像頭作為輸入（通過 OpenCV ）

● 使用火焰和煙霧檢測功能來監控視訊中的火災

1.項目分析

項目位址：

StephanXu / FireDetector

主要代碼：

1）模型标簽

# https://github.com/StephanXu/FireDetector/blob/python/main.py
# line 10
labels = ['fire', 'normal', 'smoke'] 
           

2）模型輸入形狀

# https://github.com/StephanXu/FireDetector/blob/python/main.py
# line 15-16
model_input_width = 224
model_input_height = 224
           

3）輸入輸出層

# # https://github.com/StephanXu/FireDetector/blob/python/main.py
# line 41-42
input_layer='Placeholder',
output_layer='final_result'
           

4）均值與縮放值

# https://github.com/StephanXu/FireDetector/blob/python/classifier.py
# line 11-12
_input_mean = 0
_input_std = 255

# https://github.com/StephanXu/FireDetector/blob/python/classifier.py
# line 58
np_data = np.divide(np_data.astype('float'), self._input_std)
           

2.模型擷取

原始模型從 FireDetector 擷取， 其原始架構是 tensorflow

FireDetector: https://github.com/StephanXu/FireDetector/tree/python/example

3.模型檢視

使用 Netron 檢視模型檔案

開頭 可以看到 輸入層的形狀和名稱

結尾 可以看到輸出層的名字

4.模型轉換為 IR 檔案

openvino支援直接轉換 tensorflow 的模型

https://docs.openvinotoolkit.org/cn/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html

轉換TensorFlow *模型：

• 轉到<OPENVINO_INSTALL_DIR>/deployment_tools/model_optimizer目錄
• 使用mo_tf.py腳本可以簡單地将具有權重的.pb模型轉換為.xml和.bin 檔案：

mo.py  --input_model output_graph_mobilenet_v2_100_224.pb \
  --model_name fire-detection \
  --input Placeholder \
  --output final_result \
  --input_shape [1,224,224,3] \
  --data_type FP16 \
  --scale 255
           

5.檢視轉換的 IR 檔案

使用 Netron 檢視 xml 檔案

與之前比對

這時可以看到 輸出的形狀

6.IR 轉換為 blob檔案

将IR檔案轉換為blob檔案:

$MYRIAD_COMPILE -m fire-detection.xml \
  -ip U8 \
  -VPU_MYRIAD_PLATFORM VPU_MYRIAD_2480 \
  -VPU_NUMBER_OF_SHAVES 4 \
  -VPU_NUMBER_OF_CMX_SLICES 4
           

7.編寫解析代碼

煙火檢測示範

參考資料

https://gitee.com/oakchina/depthai-experiments/tree/master/gen2-fire-detection

https://docs.oakchina.cn/en/latest/

https://www.oakchina.cn/selection-guide/

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