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ModelBox开发体验:使用YOLOv3做口罩检测

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摘要:本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用

本文分享自华为云社区《ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测》,作者: 孙小北。

  • 本案例将使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用
  • 代码:https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery
  • 代码tag:v1.5 mask_det_yolo3,v1.5.1 mask_det_yolo3_camera

开发准备

  • 开发环境安装和部署,前面环境已完成
  • 模型训练,ModelArts训练模型
  • 模型转换,代码模型已完成转换

应用开发

打开VS Code,连接到ModelBox sdk所在目录或者远程开发板,开始进行口罩检测应用开发。

(1)创建工程

使用create.py创建mask_det_yolo3工程, 将会创建出一个空的ModelBox样例工程。

./create.py -t server -n mask_det_yolo3  git add .  git commit -m 'create mask_det_yolo3'

ModelBox开发体验:使用YOLOv3做口罩检测

(2)创建推理功能单元

AI应用的核心是模型推理部分,我们用如下命令创建推理功能单元,该模块将会创建在工程目录的model文件夹下:

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

将资源包中model/mask_infer文件夹中的模型和配置文件拷贝到口罩检测工程的model/mask_infer目录下。其中yolo3_resnet18_mask_det_288x512-rknpu2.rknn是转换好的rknn模型,mask_infer.toml是该模型的ModelBox功能单元配置文件,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"

可以看到该模型有3个输出节点,即YOLO v3模型输出的3个feature map,需要从中解码出检测框。

(3)创建后处理功能单元

后处理功能单元负责从模型推理结果中解码出检测框,我们用如下命令创建该功能单元,其将会创建在工程目录的etc/flowunit文件夹下:

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

将common资源包中etc/flowunit/yolo3_post文件夹中的代码和配置文件拷贝到口罩检测工程的同名目录下,解码过程的核心逻辑在yolo3_utils.py文件中,可以查阅YOLO v3模型细节阅读代码。

(4)创建画图功能单元

得到检测框后可以画在原图上进行输出展示,我们用如下命令创建画图功能单元:

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

将common资源包中etc/flowunit/draw_mask_bbox文件夹中的代码和配置文件拷贝到口罩检测工程的同名目录下,画图的核心逻辑在draw_mask_bbox.py文件的draw_mask_info函数中:

def draw_mask_info(self, image, bboxes):   '''在图中画出口罩佩戴信息'''          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

针对每个人,该模型会尝试检测出head(头肩部)、face和mask三个检测框。如果face检测框与mask检测框的重合度大于某个阈值,就判为佩戴口罩;否则,就判为没有佩戴口罩;如果没有检测到face检测框,就会显示Unknown,表示未知。

(5)修改流程图

模型推理和配套的功能单元准备好后,我们就可以串联出流程图进行测试了,口罩检测工程默认在graph目录下生成了mask_det_yolo3.toml,我们参考资源包中的graph/mask_det_yolo3.toml将其修改为:

# 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"

该流程图对于某个视频流,经过视频解码、图像缩放、口罩检测推理、检测框后处理、画图等一系列操作后,将结果保存下来。

然后,参考common资源包中mock_task.toml,将口罩检测工程的任务配置文件bin/mock_task.toml中输入输出部分修改为:

# 任务输入,mock模拟目前仅支持一路rtsp或者本地url  # rtsp摄像头,type = "rtsp", url里面写入rtsp地址  # 其它用"url",比如可以是本地文件地址, 或者httpserver的地址,(摄像头 url = "0")  [input]  type = "url"  url = "../data/mask_test.mp4"  # 任务输出,目前仅支持"webhook", 和本地输出"local"(输出到屏幕,url="0", 输出到rtsp,填写rtsp地址)  # (local 还可以输出到本地文件,这个时候注意,文件可以是相对路径,是相对这个mock_task.toml文件本身)  [output]  type = "local"  url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4"

将common资源包中的data/mask_test.mp4测试视频拷贝到口罩检测工程的data目录下,该流程图使用这一视频进行口罩检测,检测结果绘制后保存为hilens_data_dir/mask_test_result.mp4文件。

(6)运行应用

在mask_det_yolo3工程路径下执行build_project.sh进行工程构建:

cd workspace/mask_det_yolo3  ./build_project.sh

执行bin/main.sh运行应用(如果运行报错请切换到root账号再运行,本应用需要事先使用pip安装好OpenCV和NumPy),运行结束后在hilens_data_dir目录下生成了mask_test_result.mp4文件,可以下载到PC端查看。

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开发体验:使用YOLOv3做口罩检测

(7)实时摄像头

# 用于本地mock文件读取任务,脚本中已经配置了IVA_SVC_CONFIG环境变量, 添加了此文件路径  ########### 请确定使用linux的路径类型,比如在windows上要用 D:/xxx/xxx  不能用D:xxxxxx  ###########  # 任务的参数为一个压缩并转义后的json字符串  # 直接写需要转义双引号, 也可以用 content_file 添加一个json文件,如果content和content_file都存在content会被覆盖  # content_file支持绝对路径或者相对路径,不支持解析环境变量(包括${HILENS_APP_ROOT}、${HILENS_DATA_DIR}等)  [common]  content = "{"param_str":"string param","param_int":10,"param_float":10.5}"  # 任务输入,mock模拟目前仅支持一路rtsp或者本地url  # rtsp摄像头,type = "rtsp", url里面写入rtsp地址  # 其它用"url",比如可以是本地文件地址, 或者httpserver的地址,(摄像头 url = "0")  [input]  type = "url"  # url = "../data/mask_test.mp4"   url = "0"  # 任务输出,目前仅支持"webhook", 和本地输出"local"(输出到屏幕,url="0", 输出到rtsp,填写rtsp地址)  # (local 还可以输出到本地文件,这个时候注意,文件可以是相对路径,是相对这个mock_task.toml文件本身)  [output]  type = "local"  # url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4"   url = "rtsp://192.168.3.3:8554/outstream"

运行测试

bin/main.sh camera

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小结

本次案例实践口罩识别,通过本次案例的实践对于开发板的使用有了进一步了解,同时也体会到了这个开发板的便捷开发模式,非常值得推荐,希望后续可以体验更多案例,真正落地实践。

参考文献:

 

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作者: 博拉资讯

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