zishuo/ascend_community_projects

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Gao 855ae0f5f7 .

2022-10-31 21:34:13 +08:00

data

2022-10-27 11:31:01 +08:00

envs

2022-09-28 22:38:00 +08:00

figures

2022-09-29 10:38:39 +08:00

models

2022-09-28 22:38:00 +08:00

pipeline

2022-09-28 22:38:00 +08:00

main.py

2022-09-28 22:38:00 +08:00

README.md

2022-10-31 21:34:13 +08:00

run.sh

2022-09-28 22:38:00 +08:00

test.py

2022-10-30 17:14:30 +08:00

README.md

火灾识别

1 介绍

1.1 概要描述

火灾识别项目是基于MindX SDK，在华为云昇腾平台上进行开发并部署到昇腾Atlas200 DK上，实现对图像中是否为火灾场景进行识别的功能。在Atlas200 DK上对火灾场景测试集进行推理，整体精度为94.15%，达到功能要求。

1.2 模型介绍

项目中用于火灾识别的是DenseNet模型，模型相关文件可以在此处下载：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/Fire_identification/models.zip

1.3 实现流程

1、在昇腾云服务器上搭建开发环境，设置环境变量配置mxVision、Ascend-CANN-toolkit。

2、下载模型：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/Fire_identification/models.zip ，将模型文件放至 fire_detection/models 文件夹下，并按流程将PyTorch模型转换为昇腾离线模型：densenet.pt --> densemet.onnx --> densenet.om。

3、业务流程编排与配置。

4、python推理流程代码开发。

5、将项目移植至Atlas200 DK，测试精度性能。

火灾识别SDK流程图如图1-3所示：

图1-3 火灾检测SDK流程图

1.4 特性及适用场景

本项目能够能够针对火灾场景进行识别，并输出是否为火灾的结果。对于大多数火灾场景都能达到较好的识别效果，如在大型火灾、汽车失火、房屋失火以及较多烟雾的火灾场景都能够达到预期效果。对于较高分辨率的图像识别时，解码插件对图像处理会有较多耗时，最终整体能够满足25fps的性能需求。

以下为可能存在错误识别的情况： 1.当图像只拍摄到小部分火苗和少量烟雾时，会误将火灾场景错误地识别为没有火灾的场景。 2.当图像场景与火灾和烟雾相似时会被错误地识别为火灾场景。例如部分夕阳场景。

总的来说，该项目在大多数火灾场景下识别的准确度较高，但受限于原始模型的功能和性能，对于一些场景会出现识别错误。

2 软件方案介绍

2.1 项目方案架构介绍

本项目架构主要流程为：图片进入流中，将图片解码之后放缩到特定尺寸，再利用densenet模型对图像中是否为火灾场景进行推理，最后输出结果。

表2.1 项目方案架构中各模块功能：

表2.1 火灾检测SDK流程图

序号	子系统	功能描述
1	图像输入	调用Mindx SDK的appsrc输入图片
2	图像解码	调用Mindx SDK的mxpi_imagedecoder用于图像解码，当前只支持JPG/JPEG/BMP格式
3	图像放缩	调用Mindx SDK的mxpi_imageresize，放缩到224*224大小
4	火灾识别	调用Mindx SDK的mxpi_tensorinfer，选取torch框架下densenet模型对图像进行火灾预测
5	结果输出	调用Mindx SDK的appsink，提供端口从流中获取数据，用于输出结果

2.2 代码目录结构与说明

本工程名称为fire_detection,工程目录如下所示：

.
|-- README.md
|-- data
|   |-- other
|   `-- test
|-- envs
|   `-- atc_env.txt
|-- figures
|   `-- 火灾检测SDK流程图.png
|-- main.py
|-- models
|   `-- pth2onnx_310.py
|-- pipeline
|   `-- fire.pipeline
|-- run.sh
`-- test.py

3 设置开发环境

此项目在昇腾310云服务器开发并移植至Atlas200 DK上运行，需要在昇腾云服务器进行编译执行后在Atlas200 DK上搭建运行环境，并将项目部署到Atlas200 DK。

3.1 环境变量设置

查看文件 fire_detection/env/atc_env.txt 进行环境变量配置：

# 导入SDK路径
export MX_SDK_HOME=${SDK安装路径}

export GST_PLUGIN_SCANNER="${MX_SDK_HOME}/opensource/libexec/gstreamer-1.0/gst-plugin-scanner"

export GST_PLUGIN_PATH="${MX_SDK_HOME}/opensource/lib/gstreamer-1.0":"${MX_SDK_HOME}/lib/plugins"

export LD_LIBRARY_PATH="${MX_SDK_HOME}/lib/modelpostprocessors":"${MX_SDK_HOME}/lib":"${MX_SDK_HOME}/opensource/lib":"${MX_SDK_HOME}/opensource/lib64":${LD_LIBRARY_PATH}

export PYTHONPATH=${MX_SDK_HOME}/python:$PYTHONPATH

# 执行CANN下ascend-toolkit的set_env.sh
. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh
# 执行MindX_SDK的set_env.sh
. ${SDK−path}/setenv.sh

3.2 densenet模型转换

步骤1 下载densenet模型，下载地址：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/Fire_identification/models.zip ，将*.onnx模型放至 fire_detection/models/ 文件夹下。

步骤2 执行cd ./models到 models 文件加下，执行atc命令 atc --model=densenet.onnx --framework=5 --output=densenet --insert_op_conf=fire.cfg --soc_version=Ascend310 ，利用atc工具将 densenet.onnx 转换为 densenet.om 。atc转换模型时使用aipp预处理，aipp配置内容 ./models/fire.cfg 如下：


aipp_op {
    aipp_mode: static
    input_format : YUV420SP_U8
    csc_switch : true
    rbuv_swap_switch : false
    matrix_r0c0 : 256
    matrix_r0c1 : 0
    matrix_r0c2 : 359
    matrix_r1c0 : 256
    matrix_r1c1 : -88
    matrix_r1c2 : -183
    matrix_r2c0 : 256
    matrix_r2c1 : 454
    matrix_r2c2 : 0
    input_bias_0 : 0
    input_bias_1 : 128
    input_bias_2 : 128
    related_input_rank : 0
    mean_chn_0 : 0
    mean_chn_1 : 0
    mean_chn_2 : 0
    min_chn_0: 102.127
    min_chn_1: 94.401
    min_chn_2: 87.184
    var_reci_chn_0: 0.0137213737839432
    var_reci_chn_1: 0.0142654369859985
    var_reci_chn_2: 0.0143018549505871
}

3.3 进行图像推理

下载测试集data:https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/Fire_identification/data.zip 将data下的test和other文件夹放至 fire_detection/data 下，在 fire_detection 路径下运行 main.py 脚本，从 fire.pipeline 流中得到推理结果。

4 设置运行环境

关于Atlas200 DK硬件说明：https://support.huawei.com/enterprise/en/doc/EDOC1100223188/d8adcdca/product-introduction

整体流程为：先进行SD制卡，将Ubuntu烧入Atlas200 DK，烧录成功后通过ssh连接到Atlas200 DK安装CANN和Mindx SDK工具并设置环境变量，之后再根据需求安装相应依赖。

4.1 所需依赖准备

Atlas200 DK环境依赖软件和版本表4所示（建议按顺序安装）：

表4.1 运行环境依赖

依赖软件	版本	说明
Ubuntu	18.04.1 LTS	用于烧入Atlas200 DK
CANN	6.0.RC1	用于提供模型转换ATC工具
Mindx SDK	3.0.RC2	用于提供pipeline插件等工具
Python	3.9.12	用于运行*.py文件
numpy	1.21.5	用于处理数组运算
pillow	9.2.0	用于读取图片数据
opencv-python	4.6.0.66	用于图片处理

4.2 进行SD制卡

通过SD卡制作功能可以自行制作Atlas 200 DK开发者板的系统启动盘，完成Atlas 200 DK操作系统及驱动固件的安装。

一般制卡方式有两种，分别为直接mksd制卡和利用dd镜像制卡，后者更为快捷但无法充分地利用tf卡的空间，如果需要较大存储空间更推荐前者。

1.mksd制卡：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200DKDeveloperKit/1013/environment/atlased_04_0009.html

2.dd镜像制卡：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-139685-1-1.html

制卡成功后将SD卡插至Atlas200 DK卡槽，插入电源启动开发板。

4.3 配置网络连接

进行网络配置前，需要确保Atlas 200 DK已完成操作系统及驱动的安装（通过制作SD卡的方式进行安装），且已正常启动。

通过ssh连接至Atlas200 DK后，配置Atlas200 DK连接网络：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200DKDeveloperKit/1013/environment/atlased_04_0012.html

进行配置后通过ping www.huaweicloud.com检查是否配置成功。

注意：如果进行网络共享时主机无法上网可能是Windows版本问题，可以通过版本回退的方法解决。

4.4 运行环境搭建

ssh连接Atlas200 DK成功后安装CANN和Mindx SDK，此时Atlas200 DK为davinci-mini环境，su root到root用户下(默认密码：Mind@123)进行安装和配置环境变量。

注意：CANN版本与Atlas200 DK环境匹配：https://gitee.com/ascend/tools/blob/master/makesd/Version_Mapping_CN.md

步骤1 下载并安装CANN：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200DKDeveloperKit/1013/environment/atlased_04_0017.html ※注意要将. {ascend-toolkit安装路径}/set_env.sh的命令加入~/.bashrc后执行source ~/bashrc

步骤2 下载并安装Mindx SDK（执行步骤2前需安装CANN并且环境设置成功）：

(1)下载与CANN版本匹配的 Mindx SDK： https://www.hiascend.com/zh/software/mindx-sdk/mxVision/community

(2)将下载的 Ascend-mindxsdk_{version}_linux-aarch64.run 移至Atlas200 DK：在Atlas上执行 cd /usr/local/ ，在local文件夹下执行 mkdir Mindx_SDK 创建 Mindx_SDK 文件夹，将下载的 Ascend-mindxsdk_{version}_linux-aarch64.run 移至 /usr/local/Mindx_SDK 下。

(3)安装 mxVision ：执行 cd /usr/local/Mindx_SDK 后为 Ascend-mindxsdk_{version}_linux-aarch64.run 添加执行权限，成功后再执行 Ascend-mindxsdk_{version}_linux-aarch64.run --install安装 mxVision 。

(4)配置环境变量：安装成功后在 mxVision 路径下存在 set_env.sh ,用户在任意目录下执行 vi ~/.bashrc 命令，打开 .bashrc 文件，在文件最后一行后面添加 . /usr/local/Mindx_SDK/mxVision/set_env.sh ，执行 :wq! 命令保存文件并退出。执行 source ~/.bashrc 命令使其立即生效。

完成上述步骤后Atlas200 DK已成功安装CANN和Mindx SDK。

步骤3 安装python、pip、opencv等依赖（Atlas200 DK为mini环境，建议通过miniconda安装其他库）：

(1)下载与Atlas200 DK Ubuntu版本对应的miniconda： https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers

(2)执行exit切换到HwHiAiUser用户下，为下载的 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 添加执行权限。

(3)HwHiAiUser用户下安装miniconda：sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

(4)为root用户添加conda环境： su root后进入root用户，执行 cat /home/HwHiAiUser/.bashrc ，查看HwHiAiUser用户的 .bashrc , 复制 >>> conda initialize >>> 至 <<< conda initialize <<< 的内容，将复制内容粘贴至root用户下的 ~/.bashrc ，执行 source ~/.bashrc 为root添加conda环境。

(5)将Atlas200 DK重启reboot，再次进入root用户即可看到conda环境。

(6)利用conda在root用户下用conda install安装numpy、opencv-python等库。

至此Atlas200 DK已经成功安装相关依赖。

5 部署与运行

步骤1 部署及环境设置：

如果在4.4小节未将 . set_env.sh 加入到用户下的 .bashrc 中，在编译运行项目前需手动设置环境变量，执行如下命令添加环境变量：

# 执行CANN下ascend-toolkit的set_env.sh
. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh
# 执行MindX_SDK文件夹下的set_env.sh
. ${SDK−path}/setenv.sh

将 fire_detection 文件夹移植到Atlas200 DK的用户HwHiAiUser下，执行命令 su root 进入root用户下(默认密码：Mind@123)后，执行 cd /home/HwHiAiUser/fire_detection 进入fire_detection路径下。

fire_detection应包含：

.
|-- README.md
|-- data
|   |-- other
|   `-- test
|-- envs
|   `-- atc_env.txt
|-- main.py
|-- models
|   |-- densenet121-pretrained.pt
|   |-- densenet.onnx
|   |-- densenet.om
|   `-- pth2onnx_310.py
|-- pipeline
|   `-- fire.pipeline
|-- run.sh
`-- test.py

步骤2 推理运行：

在执行步骤一命令后的路径下运行脚本 main.py 在开发板上进行推理。

步骤3 输出结果：

精度： 94.15041782729804 %
总耗时： 3534.153747000346 ms   总图片数： 359
平均单张耗时： 9.8444394066862 ms

精度为94.15%，与原模型推理精度误差小于1%;平均图像单张耗时9.84ms,满足25 fps要求。

6 常见问题

6.1 无法调用plugin插件

问题描述：

在Atlas200 DK上运行 mian.py 无法调用plugin插件。

解决方案：

确保root环境下可以执行atc，并且能够调用mindx后，在root用户下执行 main.py 脚本文件。

6.2 推理结果精度不达标

问题描述：

在开发环境的推理结果精度不达标。

解决方案：

在利用atc工具进行模型转换时配置aipp，提升模型精度：


aipp_op {
    aipp_mode: static
    input_format : YUV420SP_U8
    csc_switch : true
    rbuv_swap_switch : false
    matrix_r0c0 : 256
    matrix_r0c1 : 0
    matrix_r0c2 : 359
    matrix_r1c0 : 256
    matrix_r1c1 : -88
    matrix_r1c2 : -183
    matrix_r2c0 : 256
    matrix_r2c1 : 454
    matrix_r2c2 : 0
    input_bias_0 : 0
    input_bias_1 : 128
    input_bias_2 : 128
    related_input_rank : 0
    mean_chn_0 : 0
    mean_chn_1 : 0
    mean_chn_2 : 0
    min_chn_0: 102.127
    min_chn_1: 94.401
    min_chn_2: 87.184
    var_reci_chn_0: 0.0137213737839432
    var_reci_chn_1: 0.0142654369859985
    var_reci_chn_2: 0.0143018549505871
}

README.md Unescape Escape

火灾识别

1 介绍

1.1 概要描述

1.2 模型介绍

1.3 实现流程

1.4 特性及适用场景

2 软件方案介绍

2.1 项目方案架构介绍

2.2 代码目录结构与说明

3 设置开发环境

3.1 环境变量设置

3.2 densenet模型转换

3.3 进行图像推理

4 设置运行环境

4.1 所需依赖准备

4.2 进行SD制卡

4.3 配置网络连接

4.4 运行环境搭建

5 部署与运行

6 常见问题

6.1 无法调用plugin插件

6.2 推理结果精度不达标

README.md