PaddlePaddle(7)—— 项目全流程实战：公共场所吸烟检测与EasyEdge部署
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运行平台： Windows 10
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公共场所吸烟检测与EasyEdge部署
公共场所进行吸烟检测，如果发现有吸烟行为，及时警告并记录。
一、项目背景
吸烟有害健康。
为减少和消除烟草烟雾危害，保障公众健康，根据国务院立法工作计划，2013年卫生计生委启动了《公共场所控制吸烟条例》起草工作。按照立法程序的有关要求，在总结地方控烟工作经验的基础上，深入调研，广泛征求了工业和信息化部、烟草局等25个部门，各省级卫生计生行政部门、部分行业协会及有关专家的意见，经不断修改完善，形成了《公共场所控制吸烟条例（送审稿）》。送审稿明确，所有室内公共场所一律禁止吸烟。此外，体育、健身场馆的室外观众坐席、赛场区域；公共交通工具的室外等候区域等也全面禁止吸烟。
但，仍存在公共场合吸烟问题，为此一种无人化、智能化吸烟检测装置的需求迫在眉睫。
二、数据集简介
本次数据集从浆友公开数据集中获取。
具体链接为：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/94796。
此处可细分，如下所示：
本项目使用的吸烟检测数据集已经按VOC格式进行标注，目录情况如下：
dataset/ ├── annotations/ ├── images/
三、模块导入
PaddleX。
项目环境：Paddle 2.1.0
!pip install paddlex==1.3.11!pip install paddle2onnx
四、解压数据集
# 进行数据集解压
!unzip -oq /home/aistudio/data/data102810/pp_smoke.zip -d /home/aistudio/dataset
五、数据处理和数据清洗
# 这里修改.xml文件中的<path>元素
!mkdir dataset/Annotations1
import xml.dom.minidom
import ospath = r'dataset/Annotations' # xml文件存放路径
sv_path = r'dataset/Annotations1' # 修改后的xml文件存放路径
files = os.listdir(path)
cnt = 1for xmlFile in files:dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile)) # 打开xml文件，送到dom解析root = dom.documentElement # 得到文档元素对象item = root.getElementsByTagName('path') # 获取path这一node名字及相关属性值for i in item:i.firstChild.data = '/home/aistudio/dataset/JPEGImages/' + str(cnt).zfill(6) + '.jpg' # xml文件对应的图片路径with open(os.path.join(sv_path, xmlFile), 'w') as fh:dom.writexml(fh)cnt += 1
# 这里修改.xml文件中的<failname>元素
!mkdir dataset/Annotations2
import xml.dom.minidom
import ospath = r'dataset/Annotations1' # xml文件存放路径
sv_path = r'dataset/Annotations2' # 修改后的xml文件存放路径
files = os.listdir(path)for xmlFile in files:dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile)) # 打开xml文件，送到dom解析root = dom.documentElement # 得到文档元素对象names = root.getElementsByTagName('filename')a, b = os.path.splitext(xmlFile) # 分离出文件名afor n in names:n.firstChild.data = a + '.jpg'with open(os.path.join(sv_path, xmlFile), 'w') as fh:dom.writexml(fh)
# 这里修改.xml文件中的<name>元素
!mkdir dataset/Annotations3
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-import os
import xml.etree.ElementTree as ETorigin_ann_dir = '/home/aistudio/dataset/Annotations2/'# 设置原始标签路径为 Annos
new_ann_dir = '/home/aistudio/dataset/Annotations3/'# 设置新标签路径 Annotations
for dirpaths, dirnames, filenames in os.walk(origin_ann_dir): # os.walk游走遍历目录名for filename in filenames:# if os.path.isfile(r'%s%s' %(origin_ann_dir, filename)): # 获取原始xml文件绝对路径，isfile()检测是否为文件 isdir检测是否为目录origin_ann_path = os.path.join(origin_ann_dir, filename) # 如果是，获取绝对路径（重复代码）new_ann_path = os.path.join(new_ann_dir, filename)tree = ET.parse(origin_ann_path) # ET是一个xml文件解析库，ET.parse（）打开xml文件。parse--"解析"root = tree.getroot() # 获取根节点for object in root.findall('object'): # 找到根节点下所有“object”节点name = str(object.find('name').text) # 找到object节点下name子节点的值（字符串）# 如果name等于str，则删除该节点if (name in ["smoke"]):# root.remove(object)pass# 如果name等于str，则修改nameelse:object.find('name').text = "smoke"tree.write(new_ann_path)#tree为文件，write写入新的文件中。
#删除冗余文件并修改文件夹名字
!rm -rf dataset/Annotations
!rm -rf dataset/Annotations1
!rm -rf dataset/Annotations2
!mv dataset/Annotations3 dataset/Annotations
!mv dataset/images dataset/JPEGImages
#在原始数据集中，存在.jpg文件和.xml文件匹配不对等的情况，这里我们根据.jpg文件名删除了在Annotations文件夹中无法匹配的.xml文件，
#使得.jpg和.xml能够一一对应。
import os
import shutil
path_annotations = 'dataset/Annotations'
path_JPEGImage = 'dataset/JPEGImages'
xml_path = os.listdir(path_annotations)
jpg_path = os.listdir(path_JPEGImage)
for i in jpg_path:a = i.split('.')[0] + '.xml'if a in xml_path:passelse:print(i)os.remove(os.path.join(path_JPEGImage,i))
#划分数据集
#基于PaddleX 自带的划分数据集的命令，数据集中训练集、验证集、测试集的比例为7:2:1。
!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir /home/aistudio/dataset/ --val_value 0.2 --test_value 0.1
六、模型训练
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"from paddlex.det import transforms
import paddlex as pdx# 定义训练和验证时的transforms
# API说明 https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/transforms/det_transforms.html
train_transforms = transforms.Compose([transforms.MixupImage(mixup_epoch=350), transforms.RandomDistort(),transforms.RandomExpand(), transforms.RandomCrop(), transforms.Resize(target_size=608, interp='RANDOM'), transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.Normalize()
])eval_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(target_size=608, interp='CUBIC'), transforms.Normalize()
])# 定义训练和验证所用的数据集
# API说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/datasets.html#paddlex-datasets-vocdetection
train_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(data_dir='/home/aistudio/dataset',file_list='/home/aistudio/dataset/train_list.txt',label_list='/home/aistudio/dataset/labels.txt',transforms=train_transforms,parallel_method='thread',shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(data_dir='/home/aistudio/dataset',file_list='/home/aistudio/dataset/val_list.txt',label_list='/home/aistudio/dataset/labels.txt',parallel_method='thread',transforms=eval_transforms)# 初始化模型，并进行训练
# 可使用VisualDL查看训练指标，参考https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/train/visualdl.html
num_classes = len(train_dataset.labels)# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#paddlex-det-ppyolo
model = pdx.det.YOLOv3(num_classes=num_classes, backbone='MobileNetV3_large')# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#train
# 各参数介绍与调整说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/parameters.html
model.train(num_epochs=300,train_dataset=train_dataset,train_batch_size=24,eval_dataset=eval_dataset,learning_rate=0.001 / 8,warmup_steps=1000,warmup_start_lr=0.0,save_interval_epochs=1,lr_decay_epochs=[240, 270],use_vdl= True,save_dir='output/yolov3_mobilenet')#可视化
!visualdl --logdir home/aistudio/output/yolov3_mobilenet/vdl_log --port 8001
七、模型评估
model.evaluate(eval_dataset, batch_size=1, epoch_id=None, return_details=False)
八、模型导出
#把模型导出，下载本地，然后上传到EasyEdge
!paddlex --export_inference --model_dir=/home/aistudio/output/yolov3_mobilenet/best_model --save_dir=./down_model
九、模型送到EasyEdge里面，部署APP与Window桌面应用
十一、 总结
多实践尝试，一步一个脚印解决BUG，会越开越熟练。
详细的做法请查看下面参考信息链接，找原博主问答，这只做笔记记录。
十二、参考信息
- https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2248524(本人，欢迎fork)
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