複数のデータソースによる人、車両、自転車の検出¶

このデモの目的は、複数のソース (カメラ、ビデオファイル) から OpenVINO モデルサーバーで提供されるモデルにデータを送信する方法を示すことです。

人、車両、自転車検出モデルの導入¶

モデルファイルをダウンロード¶

                                        mkdir -p model/1

wget -P model/1 https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/2/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP32/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin

wget -P model/1 https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/2/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP32/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml

OpenVINO™ モデルサーバーの実行¶

                                        docker run -d -v `pwd`/model:/models -p 9000:9000 openvino/model_server:latest --model_path /models --model_name person-vehicle-detection --port 9000 --shape auto

                                    

クライアント・アプリケーションを実行¶

                                    git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server.git
cd model_server/demos/person_vehicle_bike_detection/python
pip3 install -r requirements.txt
python person_vehicle_bike_detection.py --help

                                

引数¶

引数	説明
-h、–help	ヘルプを表示して終了します
-n NETWORK_NAME、–network_name NETWORK_NAME	ネットワーク名
-l INPUT_LAYER、–input_layer INPUT_LAYER	入力レイヤー名
-o OUTPUT_LAYER、–output_layer OUTPUT_LAYER	出力レイヤー名
-d FRAME_SIZE、–frame_size FRAME_SIZE	使用するモデルに合わせてフレームの幅と高さを入力します
-c NUM_CAMERAS、–num_cameras NUM_CAMERAS	アクセスされるカメラの数
-f FILE、–file FILE	ビデオファイルへのパス
-i IP、–ip IP	ovms の IP アドレス
-p PORT、–port PORT	ovms のポート

ビデオファイルを使用する¶

サンプルのビデオファイルをコピーします。

                                        git clone "https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos.git"

                                    

-c 0 でカメラ数を 0 に設定し、-f パラメーターでビデオファイルへのパスを指定します。

                                        python person_vehicle_bike_detection.py -n person-vehicle-detection -l data -o detection_out -d 1024 -c 0 -f sample-videos/person-bicycle-car-detection.mp4 -i localhost -p 9000

                                    

出力:

                                        [$(levelname)s ] Video0 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Video0 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Video0 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0

                                    

ビデオファイルとカメラを使用する¶

-c 1 でカメラ数を 1 に設定し、-f パラメーターでビデオファイルへのパスを指定します。

                                        python person_vehicle_bike_detection.py -n person-vehicle-detection -l data -o detection_out -d 1024 -c 1 -f sample-videos/person-bicycle-car-detection.mp4 -i localhost -p 9000

                                    

コンソールログ:

                                        [$(levelname)s ] Video1 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Camera0 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Video1 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Camera0 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Video1 fps: 7, Inf fps: 7, dropped fps: 0
[$(levelname)s ] Camera0 fps: 8, Inf fps: 8, dropped fps: 0

                                    

注: 検出されたクラス名で描画されたビデオフレームと境界ボックスを示す GUI も表示されます。