基于AI+RT-THREAD的人检测入侵检测摄像头（一 AI模型的导入及处理）

RT-AK+RT-THREAD+ART-PI的人检测入侵检测摄像头

简介：该项目基于ART-PI+RT-THREAD平台开发了一套基于人检测AI的网络摄像头，当遥控开启时将自动检测人的特征并判断，若有人则将图片数据自动上传网络并报警。
硬件部分
ART-PI开发版，OV2640摄像头，红外接收头与遥控器
软件部分
RT-THREAD操作系统，图像处理，AI模型的C语言应用，红外遥控部分，网络传输部分

下面以实现顺序教学此项目的实现（预计分三期）

一、AI部分的实现
在计划这个项目之前还没有了解到RT-AK，只知道CubeMx里的Ai模型转换，也试了一下，核心函数是模型的查找初始化等等，RT-AK进一步将这些函数集成，最后产生几个应用函数，在后面会提到。RT-AK的使用在其他文章里可以找到详细用法，这里就放几张关键步骤图带过一下

导入成功后我们进入项目里看一看，APP里会多出

项目文件会多出
下面介绍通用的应用层代码
AI部分代码逻辑为：
1.给模型分配空间

rt_ai_buffer_t *work_buffer = rt_malloc(RT_AI_你设置的模型名称（默认network）_WORK_BUFFER_BYTES+RT_AI_你设置的模型名称_IN_TOTAL_SIZE_BYTES+RT_AI_你设置的模型名称_OUT_TOTAL_SIZE_BYTES);

2.查找模型

model = rt_ai_find(RT_AI_你设置的模型名称_MODEL_NAME);

3.初始化模型

result = rt_ai_init(model, work_buffer);

4.向模型传入参数（一般是数组，我这里是50*50的数组）

rt_memcpy(model->input[0], &array_out_50X50[0][0], RT_AI_IFPERSON_IN_1_SIZE_BYTES);

5.模型运行

result = rt_ai_run(model, ai_run_complete, &ai_run_complete_flag);

6.得到输出

uint8_t *out = (uint8_t *)rt_ai_output(model, 0);

以下是我自己编写的应用层，即在上面基础的详细代码，希望之后的人可以以此为模板找到方法

#include <rt_ai_ifperson_model.h>
#include <rt_ai.h>
#include <rt_ai_log.h>
#include <math.h>
#include <rtthread.h>
#include <rtdevice.h>
#include "drv_common.h"
void ai_run_complete(void *arg){*(int*)arg = 1;
}int ifperson_app(rt_uint8_t array_in_320X240[][320])
{rt_uint8_t array_out_50X50[50][50]={0};/*数据预处理*/Bilinear_interpolation_algorithm(array_in_320X240,array_out_50X50);/*end*/rt_err_t result = RT_EOK;uint8_t answer=0;int ai_run_complete_flag = 0;//定义两个状态量rt_ai_buffer_t *work_buffer = rt_malloc(RT_AI_IFPERSON_WORK_BUFFER_BYTES+RT_AI_IFPERSON_IN_TOTAL_SIZE_BYTES+RT_AI_IFPERSON_OUT_TOTAL_SIZE_BYTES);//if(!work_buffer) {rt_kprintf("malloc err\n");return -1;}//else rt_kprintf("malloc done\n");model = rt_ai_find(RT_AI_IFPERSON_MODEL_NAME);if(model == RT_AI_NULL){return -1;}                            //找到模型result = rt_ai_init(model, work_buffer);//rt_kprintf("ai_init done\n");//init the model handleif(result != 0){return -1;}//prepare input datart_memcpy(model->input[0], &array_out_50X50[0][0], RT_AI_IFPERSON_IN_1_SIZE_BYTES);//rt_kprintf("memcpy done\n");result = rt_ai_run(model, ai_run_complete, &ai_run_complete_flag);//rt_kprintf("ai_run done\n");//process the inference dataif(ai_run_complete_flag){//get inference datauint8_t *out = (uint8_t *)rt_ai_output(model, 0);answer=out[0];//get argmax  rt_kprintf("person prediction: %d\n",answer);if(answer>160)  person=1;else   person=0;if(person )  {rt_pin_write(FM_PIN, PIN_LOW);web_post_pic(array_in_320X240, 0);}else  rt_pin_write(FM_PIN, PIN_HIGH);}   rt_free(work_buffer);return 0;
}
//MSH_CMD_EXPORT(ifperson_app, person detection demo);

编写完代码框架之后，你的AI模型不一定能跑起来，这是因为AI模型在这里的量级必须足够小，做到这一点，需要减少激活层，减少输入量，尽可能减少层数，然后转为U8格式输入（量化），U8输出。要想知道这些参数，就需要看转C的report文件
，最后贴一张我的模型参数作为参考（这中间为了减小模型真的可能不断试错）
主要看RAM（total) ,它反映的是运行时会占用的内存，最好不要超过100kb级别。
下一章我们继续讲图像的处理，如何让图像传输和AI模型对接起来，所有代码会在最后一章附上github地址

基于AI+RT-THREAD的人检测入侵检测摄像头（二图像数据处理）

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