一、前言

公司最近有个项目是安防领域的，主要用在边缘结点，虽然已做成形，但是还是存在一些缺陷，例如：算力问题，开发板的成熟问题，已经各种技术的解决方案落地问题。目前我们集成了很多功能，主要是拉取rtsp等流媒体协议的实时视频流，例如：可以拉取海康相机的rtsp，然后针对这个相机做AI识别以及分析。
Orange Pi AI Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了昇腾 AI 处理器，可提供 8TOPS INT8 的计算能力，内存提供了 8GB 和 16GB 两种版本。可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于教育、机器人、无人机等场景。
今天香橙派AIpro这块板子终于到了，先来探索下在安防领域的应用。

二、搭建开发环境

梳理这篇文章之前整理了很多篇，这里直接写总结吧，太冗余的废话就不多说了。总结下来，香橙派AIpro的开发环境并没有太复杂的地方，主要是下载好交叉编译工具，配置好环境变量就OK了。

官网提供了多个下载的资源，在官方工具这个地址中可以下载到交叉编译工具

还提供了一些额外的辅助工具，远程工具，图片查看工具等：

下载好，配置环境变量：

 export PATH=$PATH:/你的位置/toolchain/bin/

如果你是windows就加到自己的PATH环境变量中即可，这个就不需要多说了吧。

如何验证安装成功了呢：

1.使用which命令
which aarch64-target-linux-gnu-g++
2.如果能查到说明成功了
/位置/toolchain/bin//aarch64-target-linux-gnu-g++

通过putty的串口连接：

登录成功：

三、识别案例

咱们可以参考samples：

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ 
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ cd samples/
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples$ ls
01-SSD  02-CNNCTC  03-ResNet50  04-HDR  05-CycleGAN  06-Shufflenet  07-FCN  08-Pix2Pix  start_notebook.sh
(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples$ 

可以看到有个启动脚本：

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples$ cat start_notebook.sh 
. /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/thirdpart/aarch64/acllite:$PYTHONPATH

if [ $# -eq 1 ];then
    jupyter lab --ip $1 --allow-root --no-browser
else
    jupyter lab --ip 127.0.0.1 --allow-root --no-browser
fi

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples$ 

通过if [ $# -eq 1 ]可以知道，这个脚本可以接收一个IP参数：

然后把这一串URL复制到浏览器地址栏把127.0.0.1改成自己的IP即可访问：

访问效果：

ShuffleNet v1 是由国产旷视科技团队在 2018 年提出的一种计算高效的CNN模型，其和 MobileNet、SqueezeNet 等一样主要是想应用在移动端。

ShuffleNet 的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度，这需要很好地在速度和精度之间做平衡。目前移动端CNN模型主要设计思路主要是两个方面：模型结构设计和模型压缩。ShuffleNet 和MobileNet 一样属于前者，都是通过设计更高效和轻量化的网络结构来实现模型变小和变快，而不是对一个训练好的大模型做压缩或者迁移。

ShuffleNet 的核心是采用了两种操作：pointwise group convolution 和 channel shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。ShuffleNet 的核心设计理念是对不同的 channels 进行 shuffle 来解决 group convolution 带来的弊端。

对这个比较感兴趣，看到有这个案例就研究下跑个试试：

进入到相应的目06-Shufflenet目录：

打开main_shufflenet.ipynb文件，可以打开在线编辑。

跑自己的模型的话，可以使用香橙派提供的模型转换工具把模型转换一下：

atc --output_type=FP32 --input_format=NCHW--output="./shufflenet" --soc_version=Ascend310B4 --framework=1 --save_original_model=false --model="./shufflenet.air" --precision_mode=allow_fp32_to_fp16

参数含义：

  * --output_type：指定网络输出数据类型。
  * --input_format：输入Tensor的内存排列方式。
  * --output：输出的模型文件路径。
  * --soc_version：昇腾AI处理器型号，此处为"Ascend310B4"。
  * --framework：原始框架类型,  0: Caffe, 1: MindSpore, 3: TensorFlow, 5: ONNX。
  * --save_original_model：转换后是否保留原始模型文件。
  * --model：原始模型文件路径。
  * --precision_mode：选择算子精度模式。

官方的案例中使用python写了4部分的代码：

运行后就可以得到该模型跑后的结果：

从提供的日志中可以看到，整个流程涉及初始化、资源释放和模型加载阶段的日志记录。以下是各个阶段的分析：

初始化资源阶段 (init resource stage)

• Init resource success: 表示初始化资源阶段成功完成。
• Init model resource start…: 开始初始化模型资源。

初始化模型资源阶段 (Init model resource start…)

• [AclLiteModel] create model output dataset:
  • malloc output 0, size 40: 为模型输出分配了大小为40的内存。
  • Create model output dataset success: 成功创建了模型输出数据集。
• Init model resource success: 模型资源初始化成功。

释放资源阶段 (acl resource release all resource)

• AclLiteModel release source success: 释放模型资源成功。
• acl resource release stream: 释放ACL流资源。
• acl resource release context: 释放ACL上下文资源。
• Reset acl device 0: 重置ACL设备0。
• Release acl resource success: 成功释放ACL资源。

该算法逻辑梳理：

1. 初始化资源：
   • 成功完成基础资源的初始化。
2. 初始化模型资源：
   • 成功开始并完成模型资源的初始化。
   • 为模型输出分配内存并成功创建输出数据集。
3. 释放资源：
   • 成功释放了所有模型相关资源、ACL流资源和ACL上下文资源。
   • 重置了设备并确认所有ACL资源释放成功。

这些日志信息表明整个流程从初始化到释放资源均顺利完成，没有出现错误或警告。

四、安防领域使用yolov8

yolo Github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

可以直接git clone

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

也可以通过其他手段下载下来zip包，然后到开发板中解压出来。

可以通过Jupyte打开：

打开tutorial.ipynb运行。

1、现在安装：

%pip install ultralytics
import ultralytics
ultralytics.checks()

如果安装比较慢，可以先加速安装，加速pip：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

加速安装之后就很快了：

然后不出意外的话，就可以直接跑一下yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/zidane.jpg’ 看看：

结果：

image 1/1 /home/HwHiAiUser/samples/yolo_test/ultralytics-main/examples/ren.png: 480x640 6 persons, 790.9ms
Speed: 10.1ms preprocess, 790.9ms inference, 3.6ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)
Results saved to runs/detect/predict2

我先解释下：

• Image Information:
• image 1/1: 这是处理的第一张图片（也是唯一一张图片）。
• /home/HwHiAiUser/samples/yolo_test/ultralytics-main/examples/ren.png: 图片的文件路径。
• 480x640: 图片的分辨率（高度480像素，宽度640像素）。
• 6 persons: 模型在图片中检测到6个人。
• Speed:
• 10.1ms preprocess: 图像预处理时间是10.1毫秒。
• 790.9ms inference: 模型推理时间是790.9毫秒。
• 3.6ms postprocess: 结果后处理时间是3.6毫秒。
• per image at shape (1, 3, 480, 640): 每张图片的处理时间，这里图片的形状是（1张图片，3个通道（RGB），高度480像素，宽度640像素）。
• Results Saved:
• Results saved to runs/detect/predict2: 检测结果保存到 runs/detect/predict2 目录中。

这是检测的结果，yolov8n推理时间耗时790.9毫秒，预处理10.1毫秒,后处理3.6毫秒：

五、总结

香橙派Aipro提供的案例完美的执行成功了，学习起来很适合企业开发者用户。往外继续延伸，如果单纯的使用香橙派Aipro做模型的测试也是很可以的，可惜了我这边内存不太够，没办法做太多太消耗内存的东西。需要自己扩展下存储空间就很完美了，运行大模型肯定也不在话下。

跑这个yolov8模型时，从拉下来代码，到搭建环境，再到运行结果，都比较顺利。延迟感觉还是稍慢满打满算一张图需要800ms。不知道跑上多路流然后实时检测的情况如何，还有待验证！