香橙派aipro目标跟踪

### 香橙派 AI Pro 上实现目标跟踪 #### 准备工作 为了在香橙派 AI Pro 开发板上实现目标跟踪，需先完成必要的准备工作。确保已安装并配置好操作系统和支持软件包。推荐的操作系统为 Ubuntu 或 openEuler[^2]。 #### 安装依赖库 目标跟踪通常涉及计算机视觉领域内的多种算法和技术。对于基于深度学习的目标跟踪，在香橙派 AI Pro 上运行之前，应安装相应的依赖项和工具链： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip libopencv-dev ffmpeg pip3 install opencv-python numpy scikit-image imutils ``` 上述命令用于更新软件源列表，并安装 Python 的 pip 工具以及 OpenCV 库和其他辅助库[^4]。 #### 下载预训练模型 选择合适的预训练模型至关重要。考虑到硬件性能因素，建议选用轻量级且高效的检测器作为基础架构，比如 YOLOv5 小型版 (YOLOv5s)，并通过 ATC 命令将其转换成适合昇腾平台使用的 .om 文件格式: ```bash wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.onnx atc --model=yolov5s.onnx --framework=5 --output=/home/pi/models/yolov5s --input_shape="images:1,3,640,640" --soc_version=Ascend310P3 ``` 这段脚本会下载 yolo v5 small 版本的 ONNX 模型文件，并通过 atc 脚本编译生成可以在昇腾平台上执行的对象检测 om 模型文件。 #### 编写应用程序代码 编写一段简单的 Python 程序来加载 OM 模型并对视频流中的物体进行实时识别与追踪。下面是一个简化版本的应用程序框架示例: ```python import cv2 from aipythonlib import AIPP # 这里假设有一个名为aipythonlib的Python封装库用来调用AI加速卡API def main(): cap = cv2.VideoCapture(0) pp = AIPP() pp.load_model("/home/pi/models/yolov5s.om") while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break result = pp.inference(frame) for obj in result['detection_classes']: label = str(obj["label"]) score = float(obj["score"]) if score > 0.7: box = list(map(int,obj["bbox"])) color=(0,255,0) thickness=2 cv2.rectangle(frame,(box[0],box[1]),(box[2],box[3]),color=color,thickness=thickness) cv2.putText(frame,label+" "+str(round(score*100))+'%',org=(box[0]+10,box[1]-10),fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9,color=color,thickness=thickness,lineType=cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord("q"): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() ``` 此段代码实现了从摄像头读取帧画面、利用预先准备好的OM模型做推理运算得到预测结果，并将这些结果显示出来。当检测到置信度大于设定阈值（此处设为70%）的目标时，则会在画面上绘制矩形框标注位置及其类别名称。