運(yùn)行車輛追蹤處理流水線

• 1 說(shuō)明
• 2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/li>
• 3 任務(wù)內(nèi)容
• 4 實(shí)驗(yàn)原理
• 5 操作步驟
• 6 實(shí)際操作

1 說(shuō)明

本實(shí)驗(yàn)所有代碼均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 環(huán)境下驗(yàn)證通過(guò)，若需要代碼移植，請(qǐng)務(wù)必檢查環(huán)境配置是否與本實(shí)驗(yàn)環(huán)境相同。

2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h1>

1、認(rèn)識(shí)使用DL-Streamer追蹤圖像的方法。
2、掌握運(yùn)行車輛追蹤處理流水線的方法。

3 任務(wù)內(nèi)容

1、學(xué)習(xí)使用DL-Streamer追蹤圖像的方法。
2、運(yùn)行車輛追蹤處理流水線。

4 實(shí)驗(yàn)原理

構(gòu)建流水線系統(tǒng)非常容易，即使是對(duì)于在跟蹤應(yīng)用中需要跨幀算法的實(shí)施也非常簡(jiǎn)單，跟蹤是一項(xiàng)非常重要的功能。下圖中，如果這是一個(gè)橙子，并且整個(gè)圖像向左側(cè)移動(dòng)，那么這可能是相同的一個(gè)橙子，通過(guò)比較圖片，可以知道，幾幀后這可能就是相同的橙子。

如果同一對(duì)象在屏幕上移動(dòng)，可以對(duì)其進(jìn)行跟蹤，這意味著可以判斷是同一對(duì)象在移動(dòng)，沒(méi)必要重新檢測(cè)它，這將節(jié)省大量計(jì)算能力。既然人類一直都在這樣做，那么為什么不使用計(jì)算機(jī)去做呢？下面使用DL-Streamer來(lái)事半功倍的完成這個(gè)任務(wù)。

5 操作步驟

步驟1
登錄實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)環(huán)境并打開(kāi)命令行執(zhí)行終端。

步驟2
執(zhí)行命令su，輸入root用戶密碼root@openlab，切換到root目錄。

步驟3
執(zhí)行命令cd ~/51openlab/07/exercise-2/，進(jìn)入exercise-2目錄。

步驟4
執(zhí)行如下命令，輸出實(shí)驗(yàn)?zāi)夸?#xff0c;確保將MODEL-PATH設(shè)置到模型目錄中。

# export lab_dir=~/51openlab/07/exercise-2/ # export MODELS_PATH=~/51openlab/07/exercise-2/models/

步驟5
執(zhí)行如下命令，初始化OpenVINO環(huán)境。

# source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

步驟6
執(zhí)行l(wèi)l命令查看當(dāng)前目錄下的文件。

步驟7
執(zhí)行命令cd models進(jìn)入模型目錄。

可以看到模型目錄中有3個(gè)模型，1個(gè)模型用于車輛和人員檢測(cè)，2個(gè)用于人員和車輛的屬性分類。

步驟8
執(zhí)行命令cd …/model_proc查看每個(gè)模型對(duì)應(yīng)的JSON文件。

步驟9
執(zhí)行命令如下命令播放即將進(jìn)行檢測(cè)的視頻。

# cd .. # gst-play-1.0 road.mp4

輸入視頻顯示了擁擠的街道。

步驟10
執(zhí)行命令vi vehicle_pedestrian_tracking.sh-file查看代碼。

可以看到這里有3個(gè)模型，1個(gè)用于檢測(cè)，2個(gè)用于識(shí)別。

第67行可以看到Gstreamer流水線。“source element”是視頻文件，將其解碼，將視頻轉(zhuǎn)換為正確的大小和格式。第69-74行是第一次檢測(cè)，可以看到所有參數(shù)、模型、檢測(cè)間隔、設(shè)備等。在第75行可以看到跟蹤，這個(gè)流水線階段將跟蹤前一階段檢測(cè)到的所有對(duì)象。第77和82行是另外兩個(gè)模型，人員分類模型和車輛分類模型，然后使用GVAWaterMark將所有結(jié)果渲染到視頻中，并輸出視頻文件。

步驟11
執(zhí)行如下命令運(yùn)行車輛追蹤示例代碼，并查看輸出的視頻文件。

# bash vehicle_pedestrian_tracking-file.sh # ll

可以看到output.mp4是輸出文件。

步驟12
執(zhí)行命令gst-play-1.0 output.mp4檢查實(shí)驗(yàn)結(jié)果視頻。

可以看到視頻中的所有對(duì)象，檢測(cè)和跟蹤到的主要是車輛，每個(gè)對(duì)象都有一個(gè)唯一的ID，在其旁邊可以看到對(duì)象的所有屬性。

步驟13
執(zhí)行命令vi vehicle_pedestrian_tracking-file.sh編輯代碼，根據(jù)需要對(duì)該文件進(jìn)行更改，以構(gòu)建自己的流水線，還可以添加自己的模型，或?qū)嵤┢渌僮鳌＠?#xff0c;在這里將刪除車輛屬性分類。

步驟14
執(zhí)行命令bash vehicle_pedestrian_tracking.sh-file重新運(yùn)行車輛追蹤示例腳本。

步驟15
執(zhí)行命令gst-play-1.0 output.mp4檢查實(shí)驗(yàn)結(jié)果視頻。

可以看到汽車現(xiàn)在沒(méi)有分類屬性。

在第三個(gè)練習(xí)中我們將使用DL-Streamer來(lái)測(cè)量一個(gè)實(shí)際的通道性能。

6 實(shí)際操作

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的25 OPENVINO intermediate course 17 运行车辆追踪处理流水线的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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