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在控道AI盒子上基于YOLOv9實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來(lái)源:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 2024-04-12 14:30 ? 次閱讀

YOLOv9簡(jiǎn)介

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)成為許多應(yīng)用的核心組件,如自動(dòng)駕駛視頻監(jiān)控、智能安防等。YOLOv9(You Only Look Once version 9)是YOLO系列中的最新版本,它提供了更高的檢測(cè)精度和更快的推理速度。結(jié)合OpenVINO工具套件,我們可以充分發(fā)揮YOLOv9的性能,高效實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)

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控道AI盒子簡(jiǎn)介

控道AI盒子TA11CX自帶 3-7 TOPS算力,支持OpenVINO工具套件,并且提供了i3、i5、i7三種不同規(guī)格的CPU配置,滿(mǎn)足客戶(hù)不同算力需求。

TA11CX的主要優(yōu)點(diǎn)在于:

豐富的接口滿(mǎn)足常見(jiàn)AI應(yīng)用與外設(shè)連接的需求;

科學(xué)散熱結(jié)構(gòu)、優(yōu)選元器件和工業(yè)規(guī)范級(jí)制程保障了AI應(yīng)用7x24小時(shí)長(zhǎng)期穩(wěn)定的運(yùn)行;

模塊化設(shè)計(jì)方便隨時(shí)響應(yīng)AI應(yīng)用升級(jí)需求

上述三大優(yōu)點(diǎn),使得TA11CX被廣泛應(yīng)用在交通、水利、智慧園區(qū)、智慧連鎖等應(yīng)用場(chǎng)景,為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

五步基于YOLOv9實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)

01

第一步:搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境

安裝Python和Git

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-venv build-essential python3-dev git-all libgl1-mesa-dev

fccb846a-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

安裝GPU驅(qū)動(dòng)

sudo apt-get install intel-opencl-icd

fcda5364-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

02

第二步:創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境

運(yùn)行命令,創(chuàng)建名叫“openvino_env”的虛擬環(huán)境

Python3 -m venv openvino_env

激活“openvino_env”虛擬環(huán)境

source openvino_env/bin/activate

fcf42c80-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

03

第三步:克隆存儲(chǔ)庫(kù)

使用命令克隆openvino_notebook代碼倉(cāng)到本地

git clone——depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cd openvino_notebooks

04

第四步:安裝依賴(lài)軟件包

使用命令安裝OpenVINO和依賴(lài)項(xiàng):

Python -m PIP install——upgrade PIP
pip install wheel setuptools
PIP install -r requirements.txt

fd0ae556-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

05

第五步:?jiǎn)?dòng)Jupyter Lab并運(yùn)行yolov9-optimization.ipynb

進(jìn)入openvino_notebooks文件夾執(zhí)行jupyter lab notebooks命令,啟動(dòng)JupyterLab:

jupyter lab notebooks

然后選中yolov9-optimization.ipynb程序,接上USB攝像頭運(yùn)行

fd33647c-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

fd5da8e0-f88c-11ee-a297-92fbcf53809c.png

運(yùn)行效果如視頻所示:

結(jié)論

YOLOv9的高精度和高速度,結(jié)合OpenVINO工具套件對(duì)英特爾硬件的優(yōu)化,使得目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)在從社區(qū)物體識(shí)別到智能安防監(jiān)控分析的各種應(yīng)用場(chǎng)景中都能獲得出色的性能表現(xiàn)!隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們有理由相信,基于YOLOv9+OpenVINO工具套件的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將在未來(lái)發(fā)揮更加重要的作用。

控道簡(jiǎn)介:

控道智能在英特爾第一代AI產(chǎn)品以來(lái)的數(shù)年間,憑借深厚的技術(shù)底蘊(yùn)、敏銳的市場(chǎng)洞察力以及執(zhí)著的產(chǎn)品創(chuàng)新精神,推出了數(shù)十款各具特色、性能卓越的邊緣計(jì)算產(chǎn)品,構(gòu)建起一個(gè)覆蓋廣泛、功能完備的產(chǎn)品矩陣,覆蓋多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域,為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級(jí)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐與解決方案。隨著英特爾產(chǎn)品發(fā)展變化,控道智能還會(huì)帶來(lái)的更多大算力產(chǎn)品迭代、新產(chǎn)品繼續(xù)持續(xù)創(chuàng)新與技術(shù)前瞻、無(wú)縫升級(jí)路徑、快速響應(yīng)市場(chǎng)變化、用戶(hù)導(dǎo)向的迭代策略以及完善的售后服務(wù)與技術(shù)支持。



審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:在控道AI盒子上基于YOLOv9實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè) | 開(kāi)發(fā)者實(shí)戰(zhàn)

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    <b class='flag-5'>在</b><b class='flag-5'>AI</b>愛(ài)克斯開(kāi)發(fā)板<b class='flag-5'>上</b>用OpenVINO?加速<b class='flag-5'>YOLOv</b>8-seg實(shí)例分割模型

    OpenVINO工具包部署YOLO9模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)

    YOLOv9引入了可編程梯度信息 (PGI) 和廣義高效層聚合網(wǎng)絡(luò) (GELAN) 等開(kāi)創(chuàng)性技術(shù),不僅增強(qiáng)了模型的學(xué)習(xí)能力,還確保了整個(gè)檢測(cè)過(guò)程中保留關(guān)鍵信息,從而實(shí)現(xiàn)了卓越的準(zhǔn)確性
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    OpenVINO工具包部署YOLO<b class='flag-5'>9</b>模型<b class='flag-5'>實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)</b><b class='flag-5'>目標(biāo)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>

    OpenVINO? C# API部署YOLOv9目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割模型

    YOLOv9模型是YOLO系列實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法中的最新版本,代表著該系列準(zhǔn)確性、速度和效率方面的又一次重大飛躍。
    的頭像 發(fā)表于 04-03 17:35 ?1405次閱讀
    OpenVINO? C# API部署<b class='flag-5'>YOLOv9</b><b class='flag-5'>目標(biāo)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>和實(shí)例分割模型

    樹(shù)莓派上部署YOLOv5進(jìn)行動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)的完整流程

    卓越的性能。本文將詳細(xì)介紹如何在性能更強(qiáng)的計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練YOLOv5模型,并將訓(xùn)練好的模型部署到樹(shù)莓派4B,通過(guò)樹(shù)莓派的攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:38 ?3349次閱讀
    <b class='flag-5'>在</b>樹(shù)莓派上部署<b class='flag-5'>YOLOv</b>5進(jìn)行動(dòng)物<b class='flag-5'>目標(biāo)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>的完整流程

    英特爾AIPC利用LabVIEW與YOLOv11實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)

    Toolkit for OpenVINO for LabVIEW(以下簡(jiǎn)稱(chēng)AIVT-OV), intel AIPC 設(shè)備上部署YOLO11模型,并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。 1 前言 1.
    的頭像 發(fā)表于 02-17 10:01 ?794次閱讀
    <b class='flag-5'>在</b>英特爾AIPC<b class='flag-5'>上</b>利用LabVIEW與<b class='flag-5'>YOLOv</b>11<b class='flag-5'>實(shí)現(xiàn)目標(biāo)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>
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