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第一章华为云modelarts平台使用
第二章华为云modelarts平台SDK的调用
第三章 ros+modelarts实现多车辆协作

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一、模型部署
二、我的程序（仅供参考）
总结

一、模型部署

当模型部署完成后可以调用SDK将采集的图片传到华为云上，经过识别后，华为云会将识别后的结果发送到设备上。
我这里用到的设备是jetson nano（jetbot小车）和jetson tx2，本来可以直接用其配好环境直接做目标检测，但是比赛题目要求用到华为云modelarts平台。有机会我会用树莓派试一试，理论上只要是能运行python的板子都行（pc机也行）。

华为云官方的参考手册：https://support.huaweicloud.com/sdkreference-modelarts/modelarts_04_0001.html
（这个手册很重要）主要看SDK参考这一块

按照手册上的步骤走即可，这个不难就不再过多讲了。

二、我的程序（仅供参考）

难题主要在于数据的解析。

jeson nano收到的数据如下所示，如何解析出识别到的是苹果是难点

detection_classes：识别到的物体
detection_boxes：物体的坐标
detection_scores：识别率

{"detection_classes": ["苹果","苹果"],"detection_boxes": [["80.887726","263.80356","299.759","488.36438"],["58.76906","52.273037","302.06067","275.1259"]],"detection_scores": ["0.99877447","0.9964096"]
}

我的程序如下所示：我只是简单的识别出种类。出于账号安全考虑access_key的值等用******代替。这些值所代表的意义手册里有。

from modelarts.session import Session
from modelarts.model import Predictor
import cv2session = Session(access_key='******',secret_key='******', project_id='******', region_name='******')predictor_instance = Predictor(session, service_id="******")
#predictor_info = predictor_instance.get_service_info()
predict_result = predictor_instance.predict(data="/home/wyd/下载/1.jpg", data_type="images")
print(predict_result)j=0
n=0
for key,value in predict_result.items():for i in predict_result[key]:if (i=="苹果")&(j==0):print("检测到苹果即将调用采摘车")j=j+1n=0

总结

部署的难点在于数据解析而不是环境的配置，华为云modelarts平台简化了环境配置这一步骤，将配置好的环境打包分享给用户，用户直接下载这个环境就可以使用，但是python语言虽然包装的好使用简单，但在解析数据时十分难受。

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