从0开始：win10系统下基于V831的目标检测

文章目录

从0开始：win10系统下基于V831的目标检测
开发板介绍
开发环境配置
- 系统镜像烧录
- - 烧录过程
- 配置IDE
- 一些可用工具
开发相关
- 开发板连接网络
- 部署模型

开发板介绍

Maix-II-Dock 是一款边缘级 AIOT 开发板，基于全志V831芯片，支持常规 Linux 开发，能够进行硬件AI加速，并且拥有Sipeed 提供的完整的软件生态。

全志 V831芯片, 单核 Cortex-A7 800MHz，64MiB 片内 DDR2 内存，可以当作Linux 的SOC使用，拥有0.2Tops 算力。

开发环境配置

系统镜像烧录

购买了官方启动卡的可以略过此步骤。

在烧录前请先完成以下准备：

烧录工具 PhoenixCard
系统镜像
- 镜像文件中后缀带有maixhub为MaixPy3专用，且带有Maixhub app
- 后缀带有maixpy3为MaixPy3专用，且不带有Maixhub app
- 下文所有描述均基于v831-m2dock-maixhub-0.5.2-20220726镜像
TF卡格式化工具 SD Card Formatter（可选）

烧录过程

固件选择下载的镜像文件
制作卡的种类 选择启动卡
点击烧录
一般情况下，烧录前PhoenixCard会要求你进行格式化，按需进行格式化就行。烧录完成后，若状态栏为绿色则为成功，红色则为失败，若多次失败，请使用SD Card Formatter对TF卡进行格式化后，再尝试烧录

配置IDE

将TF插入开发板卡槽，使用TypeC-USB数据线，连接开发板的OTG口和电脑。正常情况下，power灯将亮起，开机显示image capture。
下载IDE并安装。对于安装时弹出的驱动安装程序，如果电脑能识别开发板（弹出新的U盘选项），则可以不安装，如果安装了该驱动，请重启电脑，并在设备管理器中，卸载Android ADB Interface（注意勾选删除此设备的驱动程序软件），然后再次打开IDE。
正常来说，IDE会自动打开adb终端和jupyter notebook，如果没有，可以去任务栏找到一个盾牌图标，启用相应服务。

一些可用工具

adb SDK

#一些常用指令
adb devices #查看可用设备
adb shell   #进入终端
adb pull <设备里的文件路径> [电脑上的目录] #从设备下载
adb push <电脑上的文件路径> <设备里的目录> #从电脑上传

MobaXterm 终端管理工具

开发相关

开发板连接网络

当以上操作均成功完成之后，打开电脑上的开发板对应的u盘，找到wpa_supplicant.conf文件，更改network字典中的键值对的值，其中ssid为WIFI名称，psk为WIFI密码。如果没能连接，则无法完成之后的无线图传。

部署模型

home文件夹下，yolo2_20class_awnn.py即为目标检测例程程序，加入无线图传相关代码，就可以通过http://localhost:18811在线查看检测结果，最后的代码见下，如果没有相关例程，可以去官方模型库查找，需要自己训练也可以进行在线训练。

from maix import nn, camera, image, display, mjpg, utils
from maix.nn import decoder
import time#配置图传的IP、端口和传输序列
queue = mjpg.Queue(maxsize=8)
mjpg.MjpgServerThread("0.0.0.0", 18811, mjpg.BytesImageHandlerFactory(q=queue)).start()#设置模型位置
model = {"param": "/home/model/yolo2_20class_awnn.param","bin": "/home/model/yolo2_20class_awnn.bin"
}
options = {"model_type":  "awnn","inputs": {"input0": (224, 224, 3)},"outputs": {"output0": (7, 7, (1+4+20)*5)},"mean": [127.5, 127.5, 127.5],"norm": [0.0078125, 0.0078125, 0.0078125],
}#20类分类
labels = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
anchors = [5.4, 5.38, 1.65, 2.09, 0.8, 1.83, 2.45, 4.14, 0.46, 0.8]m = nn.load(model, opt=options)
yolo2_decoder = decoder.Yolo2(len(labels), anchors, net_in_size=(options["inputs"]["input0"][0], options["inputs"]["input0"][1]), net_out_size=(7, 7))while True:img = camera.capture()AI_img = img.copy().resize(224, 224)out = m.forward(AI_img.tobytes(), quantize=True, layout="hwc")boxes, probs = yolo2_decoder.run(out, nms=0.3, threshold=0.3, img_size=(options["inputs"]["input0"][0], options["inputs"]["input0"][1]))if len(boxes):for i, box in enumerate(boxes):class_id = probs[i][0]prob = probs[i][1][class_id]disp_str = "{}:{:.2f}%".format(labels[class_id], prob*100)img.draw_rectangle(box[0], box[1], box[0] + box[2], box[1] + box[3], color = (0, 255, 0), thickness=2)x = box[0]y = box[1] - 20if y < 0:y = 0img.draw_string(x, y, disp_str, 1.5, color = (255, 0, 0), thickness=2)#设定显示格式，推流jpg = utils.rgb2jpg(img.convert("RGB").tobytes(), img.width, img.height)queue.put(mjpg.BytesImage(jpg))display.show(img)

最后从检测的效果看，该模型仍有较大提升空间。

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