基于RZ/V2L的鱼类识别应用

RZ/V2L AI预训练库

我们不仅为RZ/V2L平台带来了一系列炫酷的AI应用程序，还提供了它们的“秘密配方”——源代码，以及已经调教好的“魔法书”——预训练的人工智能模型。同时我们还准备了预编译好的应用程序二进制文件，只需一键启动，就像魔法一样简单。

想要在众多用例中寻找最适合您的魔法应用么？选好了，就来试试吧！它们已经跃跃欲试，等待在您的评估板上大展身手。现在，将您的平台变为一个神奇的实验场，掌控人工智能的力量，一切尽在您的掌握中！

鱼类分类应用程序

可对30种不同鱼类进行分类

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● Bangus

● Big Head Carp

● Black Spotted Barb

● Catfish

● Climbing Perch

● Fourfinger Threadfin

● Glass Perchlet

● Goby

● Gold Fish

● Gourami

● Grass Carp

● Green Spotted Puffer

● Indian Carp

● Indo-Pacific Tarpon

● Jaguar Gapote

● Janitor Fish

● Knifefish

● Long-Snouted Pipefish

● Mosquito Fish

● Mudfish

● Mullet

● Pangasius

● Perch

● Scat Fish

● Silver Barb

● Silver Carp

● Silver Perch

● Snakehead

● Tenpounder

● Tilapia

这个鱼类分类应用程序就像一个海洋生物的博士，能够精准区分出30种游来游去的水中居民。不管您是在养鱼池边上抓耳挠腮分不清锦鲤还是草鱼，还是驾驶无人机在海洋探索那些神秘的鳞片小能手，这款应用程序都能助您一臂之力。

它有四种运行模式，让您根据不同场景灵活转换，简直是鱼类分类领域的瑞士军刀！想要知道它们具体的魔法功能吗？不要着急，接下来就让我们揭晓这场水下奇遇的精彩内容。该示例有4种运行模式：

1从MIPI接口摄像头输入

2从图片文件输入

3从一个视频文件输入

4从Websocket输入

示例运行效果

 

软硬件需求

硬件需求

软件需求

● RZ/V2L评估版及标配的Coral摄像头

● USB鼠标

● USB键盘

● USB Hub

● HDMI显示器，Micro HDMI Cable

● Ubunt20.04

● OpenCV 4.x

● C++11 或更高版本

示例应用程序的编译

这是一个可选步骤，如果直接运行预编译好的程序可以跳过此步骤。

在编译之前请参考下方链接确保RZ/V2L AI SDK已经准备就绪：

1从github复制代码到本地

建议将代码复制到docker容器的data目录中

 

cd
git clone https://github.com/renesas-rz/rzv_ai_sdk.git

 

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2启动docker

 

docker start -i rzv2l_ai_sdk_container

 

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3为rzv2l_ai_sdk_container挂载 data目录

 

export PROJECT_PATH=/drp-ai_tvm/data/

 

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4进入示例源码目录

 

cd ${PROJECT_PATH}/rzv_ai_sdk/Q04_fish_classification/src/

 

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5编译源码

 

mkdir -p build && cd build
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=./toolchain/runtime.cmake ..
make -j$(nproc)

 

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应用程序fish_classification应该会出现在 src/build目录中。在示例应用的exe目录包含运行此示例所需的所有文件：

File

Details

fish_classification_model

Model object files for deployment.

fish_class_list.txt

Label list for Fish classes

Bangus.jpg

sample image

output.mp4

sample video

fish_classification

application file.

应用程序部署

将以下文件复制到SD卡的/home/root/tvm目录下

● 上面表格中exe目录中的所有文件

● 如果应用有修改，则需要从src/build目录拷贝fish_classification

运行示例应用程序

● 当输入为MIPI Coral摄像头时

 

cd /home/root/tvm
./fish_classification CAMERA

 

● 当使用静态图片作为输入时

 

cd /home/root/tvm


./fish_classification IMAGE Bangus.jpg

 

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● 当使用视频作为输入时

 

cd /home/root/tvm
./fish_classification VIDEO output.mp4

 

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终止示例应用程序

按esc键退出应用程序

 

　　审核编辑：汤梓红