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Deteção de objectos com Yolo em Raspberry Pi

Xukyo

É possível incorporar modelos de reconhecimento de objectos como o Yolo num Raspberry Pi. Naturalmente, devido ao seu baixo desempenho em comparação com os computadores, o desempenho é inferior em termos de reconhecimento em tempo real. No entanto, é perfeitamente possível desenvolver algoritmos que utilizem o reconhecimento de objectos para aplicações que não necessitem de reconhecimento em tempo real.

Hardware

Configuração

Para utilizar o Yolo, é necessário instalar a versão de 64 bits do Raspberry Pi OS. Esta versão está disponível no software Raspberry Pi Imager, no menu Raspberry Pi OS (outros).

As versões compatíveis do Python são >=3.9

As bibliotecas a serem instaladas são

pip install numpy imutils opencv-python
pip install ultralytics

Código de deteção de objectos

O código para a deteção de objectos com o Yolo é o mesmo que num computador

O modelo Yolo é inicializado (o ficheiro .pt é descarregado no início do programa).

model = YOLO("yolov5nu.pt")

Em seguida, abra um fluxo de vídeo (ou um ficheiro de vídeo ou imagem)

vs = VideoStream(src=0, resolution=(640, 640)).start()
#video_cap = cv2.VideoCapture(0)

O modelo é então executado em cada imagem

detections = model(frame)[0]

Por fim, traçamos os resultados da deteção na imagem e apresentamo-los.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#

import datetime
from ultralytics import YOLO
import cv2
from imutils.video import VideoStream
import screeninfo

# define some constants
CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.7
GREEN = (0, 255, 0)

model = YOLO("yolov5nu.pt")
#model = YOLO("./runs/detect/yolov8n_v8_50e2/weights/best.pt") # test trained model

print(model.names)

# initialize the video capture object
vs = VideoStream(src=0, resolution=(640, 640)).start()
#video_cap = cv2.VideoCapture(0)
#video_cap = cv2.VideoCapture("datasets\\Splash - 23011.mp4")
    
while True:
	# start time to compute the fps
	start = datetime.datetime.now()

        frame = vs.read(); ret=True
	#ret, frame = video_cap.read()
	
	
	
	# if there are no more frames to process, break out of the loop
	if not ret:
		break

	# run the YOLO model on the frame
	detections = model(frame)[0]
	
	# loop over the detections
	#for data in detections.boxes.data.tolist():
	for box in detections.boxes:
		#extract the label name
		label=model.names.get(box.cls.item())
		
		# extract the confidence associated with the detection
		data=box.data.tolist()[0]
		confidence = data[4]

		# filter out weak detections
		if float(confidence) < CONFIDENCE_THRESHOLD:
			continue

		# draw the bounding box on the frame
		xmin, ymin, xmax, ymax = int(data[0]), int(data[1]), int(data[2]), int(data[3])
		cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin) , (xmax, ymax), GREEN, 2)

		#draw confidence and label
		y = ymin - 15 if ymin - 15 > 15 else ymin + 15
		cv2.putText(frame, "{} {:.1f}%".format(label,float(confidence*100)), (xmin, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, GREEN, 2)

	# end time to compute the fps
	end = datetime.datetime.now()
	# show the time it took to process 1 frame
	total = (end - start).total_seconds()
	print(f"Time to process 1 frame: {total * 1000:.0f} milliseconds")

	# calculate the frame per second and draw it on the frame
	fps = f"FPS: {1 / total:.2f}"
	cv2.putText(frame, fps, (50, 50),
				cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 2)
       
	# show the frame to our screen
	cv2.imshow("Frame", frame)
	
	#press key Q to exit
	if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
		break

#video_cap.release()
vs.stop()
cv2.destroyAllWindows()

Os resultados deste código mostram a deteção de objectos a uma velocidade de cerca de um fotograma por segundo (1 FPS, em comparação com 10FPS para um computador).

Velocidade melhorada

Executar um modelo de reconhecimento de objectos num Raspberry Pi é um verdadeiro desafio. Mas há formas de melhorar os resultados.

O nosso resultado básico é obtido utilizando o modelo yolov5nu com deteção a 1 fotograma por segundo (1 FPS).

Mudança de cartões

Para obter resultados de alto desempenho, é preferível recorrer a microcomputadores concebidos para trabalhar com inteligência artificial. Entre outras coisas, estas placas têm microprocessadores adaptados a estes volumes de cálculos (por exemplo, Nvidia Jetson).

Alterar a língua

O código aqui proposto é escrito em Python, mas existem versões lite escritas em C++ que aumentam consideravelmente a velocidade de execução.

Reduzir o número de imagens processadas

É possível reduzir a carga de processamento saltando imagens.

if img_counter % 5 == 0 :
    detections = model(frame)[0]
img_counter+=1

Fontes

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