零基础边缘端智能安防训练营｜Lesson2

　　零基础边缘端智能安防训练营｜Lesson2由上图可知，正在本质项目中，平常先由数据工程师关于数据标注，再由算法工程师举办算法锻练。

　　要用到区别的算法筑筑上，再由嵌入式工程师举办算法适配和视频组织化平台的开辟。

　　比方正在Nvidia角落筑筑应用，将人体检测模子正在筑筑上适配，并开辟视频组织化平台，对视频流举办检测打点，获得人体检测框的Box讯息。

　　再将算法打点后的数据，对接到体系软件工程师，举办营业平台营业效力的打点。

　　比方将人体检测的检测框讯息，对接给数据中台上，筑设少许营业效力，比如越界识别等。

　　许众算法岗的同窗会斗劲懂得这里的数据打点和算法开辟，由于通常作事中都是应用Python来举办开辟的。

　　然而本次锻练营找到了一条捷径——应用AidLux平台，让模子移植也采用Python的方法。

　　诸君开辟者可能基于一台安卓手机、平板，或AidBox角落筑筑举办开辟，而且告终开辟落地无缝跟尾。

　　目前可能先研习应用AidLux软件，后期有机缘可能考试应用角落筑筑举办开辟。

　　用斗劲纯粹的方法理会：咱们通常编写锻练模子，测试模子时常用的是Linux/window体系。

　　而本质行使到现场的岁月，寻常会以几种形状：GPU供职器、嵌入式筑筑（比方Android手机、人脸识别闸机等）、角落筑筑。

　　GPU供职器好理会，而Android嵌入式筑筑的底层芯片，寻常是ARM架构。

　　Linux底层也是ARM架构，而且Android又是基于Linux内核开辟的操作体系，两者可能共享Linux内核。

　　这就发作了从底层开辟一套行使体系的方法，正在此根基上同时带来原生Android和原生Linux应用体验。

　　基于ARM芯片，比方高通骁龙的855芯片和865芯片，也开辟出了具备7TOPS和15TOPS算力的AidBox角落筑筑。

　　应用这些筑筑平台开辟和正在Linux上开辟都是通用的，即Linux上开辟的Python代码，可能正在安卓手机AidLux平台、AidBox角落筑筑上无缝应用。

　　旧例方法下，行使正在手机Android时，须要将PC上编写的代码，封装成Android SO库（C++）；

　　经历测试后，封装JNI挪用SO库，最终正在Android上应用Java挪用JNI，最终再举办测试宣布。

　　如此的流程须要一系列的作事职员出席，比方C++、Java、Python的工程师，可是大大批算法职员不妨会更倾向于应用Python。

　　而AidLux将此中的全豹开辟流程整体打通，通过该平台，可能将PC端编写的代码敏捷行使到Android体系上。

　　有了Android和Linux双体系开辟的根基，就可能做许众的事变了，AI算法行使便是斗劲类型的一种。

　　AidLux一方面内置了众种深度研习框架，便于敏捷开辟，另一方面临于众种算子也举办了优化加快，许众算法的功能，也都能抵达及时应用。

　　阿加犀用高通芯片的S855和S865筑制了两款搭载AidLux的角落筑筑，一款供应7T算力，一款供应15T算力。

　　没有角落筑筑的情状下，也可能应用App版本的AidLux，考试角落筑筑的一共效力。

　　目前AidLux根基已对市情上一共的芯片都举办了适配，正在手机上运转算法模子，也可能体验优化的效益。

　　掀开手机或平板上的AidLux APP，第一次进入的岁月，APP自带的体系会举办初始化。

　　这一步最好可能用手机注册一下，也可能直接点击“我已阅读并制定”，跳过登录。

　　为了让民众正在手机上考试AI方面的行使，AidLux中有许众的AI案例可能直接运转，点击桌面下方菜单栏的examples。

　　此时电脑桌面上AidLux的操作和手机版本AidLux的操作同步，从电脑端下载源代码后，手机上也同步下载了。

　　当界面显露“Installed successfully”时，显示一共的代码一经下载告成。

　　回到方才的examples的页面，再点击“FaceMesh”人脸环节点的行使，可能看到代码的编辑页面，正在页面中可能直接编辑代码。

　　民众可能运转众个AI行使案例举办参考，本次锻练营后面的越界识别效力也是基于Aidlux的体系来运转的，可能直策应用Python运转许众AI案例。

　　假若正在手机上运转AidLux时将其缩小切换到微信，会挖掘PC端AidLux桌面上的操作也被终止了。

　　紧要因由正在于，手机上默认AidLux软件缩小时终止一共贯穿。为了便于后面的编程操作，须要将AidLux筑设成后台可运转的操作。

　　tips：这里罗列了众款手机筑设的方法，民众可能点击进入参影相应教程举办筑设：

　　咱们寻常正在编写代码时，会对着代码举办一步措施试，管理此中不妨存正在的Bug。

　　可是正在examples的编程境遇AidCode中，下面的讯息窗口显示报错时，针对每一行代码不太好用Debug的方法一步措施试。

　　寻常作事中咱们常用Pycharm和Vscode两款编程软件，此处先演示VScode方法。

　　点击官网，采选Download按钮举办下载，演示用的是Window电脑，跳到了成婚的默认项。

　　Lesson2的课程中还会用到Opencv，以是咱们先装配一下Opencv库。

　　有了编程用具、Python和Opencv，咱们先来测试一下正在PC端读取图片和视频的操作。

　　由于正在AidLux中的操作，和正在PC端上的代码操作有所区别，民众后面也可能对照下。

　　采选video_capture_PC.py，代码内部采用了跳帧读取的操作，即这里的参

　　由于正在本质的项目落地中，视频每秒平常有25帧，但并不须要每一帧都举办打点，以是可能施行跳帧操作，数字越大， 跳帧越疾。

　　当PC端的python和Opencv测试告成了，咱们再应用VScode长途贯穿安卓版本的AidLux，考试正在AidLux境遇下及时调试代码。

　　起首将代码上传到AidLux体系中，通过Cloud_ip的IP地方，正在电脑上掀开AidLux桌面版。并掀开文献浏览器，进入Home文献夹。

　　采选右上角的“Upload”，将lesson2_code文献夹中的代码上传到Home文献夹下。

　　正在Home文献夹下就有了一个lesson2_code的文献夹，咱们再通过长途贯穿的方法，应用VScode调试其代码。

　　装配好后，正在左侧栏可能看到一个电脑贯穿的图标，即Remote Explorer。

　　输入贯穿讯息，须要属意的是，这里的HostName填写你本身的AidLux内部Cloud_ip的地方。

　　跳出的窗口中，再输入暗号”aidlux“，即可掀开咱们一经上传的lesson2_code文献夹。

　　AidLux中读取图片，正在显示图片的地方，不行采用cv2.imshow的方法，须要窜改成cvs图形控件模块。

　　比方掀开read_image_Aidlux.py文献，运转后，正在手机端的AidLux上可能看到读取的显示图片。

　　掀开video_capture_Aidlux.py，正在读取视频和显示图像的地方，采用cvs的方法，读取运转后，就可能正在手机上看到显示的视频效益。

　　本节课咱们下载装配考试了AidLux软件，并通过PC端和VScode的方法，举办了最根基的读取图片和读取视频的测试。

　　下节课咱们会采用Yolov5的方法，锻练一个对象检测检测模子，而且移植铺排到AidLux端。

　　民众可能参加AidLux AI开辟者互换群，群内有AidLux工程师和江流露等繁众AI行业专家，可能赐与本领指挥以及举办互换互动。