树莓派yolov5行人
时间: 2025-02-24 16:37:50 浏览: 71
### 实现基于YOLOv5的行人检测
为了在树莓派上实现基于YOLOv5的行人检测,可以遵循一系列特定的操作流程来确保模型能够高效运行。以下是详细的说明:
#### 准备环境
确保树莓派已经配置好开发环境,并安装必要的依赖库。可以通过`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`更新系统包[^3]。
#### 安装YOLOv5及相关工具
下载并设置YOLOv5及其辅助工具。对于行人检测的数据准备部分,可利用CrowdHuman数据集转换脚本`bash ./prepare_data.sh 608x608`完成数据预处理工作[^1]。
#### 配置硬件加速选项
考虑到树莓派性能有限,建议采用轻量化版本如YOLOv5-Lite以提高效率。此版本针对嵌入式设备进行了优化,适合资源受限场景下的应用部署[^2]。
#### 编写Python代码执行检测任务
编写一段简单的Python程序调用训练好的模型来进行实时视频流分析。下面是一个基本的例子:
```python
import torch
from pathlib import Path
import cv2
# 加载本地或远程权重文件路径
weights_path = 'path/to/your/yolov5lite.pt'
# 初始化模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights_path)
cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame)
# 显示带有标注框的结果图像
annotated_frame = results.render()[0]
cv2.imshow('Pedestrian Detection with YOLOv5 on Raspberry Pi', annotated_frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
```
这段代码实现了从摄像头读取帧、通过加载的YOLOv5Lite模型进行预测并将结果可视化展示的功能。
#### 测试与调整参数
初次运行可能需要微调一些超参数比如输入分辨率大小等,以便获得更好的识别效果。同时也要注意监控系统的负载情况,必要时降低画质或者减少每秒捕捉的画面数量来保持流畅度[^4]。
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