在這篇特邀文章中，我們的合作伙伴索尼公司的雷蒙娜-雷納（Ramona Rayner）將向您展示如何快速探索不同的模型和人工智能功能，以及如何在 Raspberry Pi 人工智能相機的基礎上輕松構建應用程序。
最近推出的 Raspberry Pi AI Camera 是一款功能強大的硬件，可讓您在 Raspberry Pi 上構建功能強大的 AI 應用程序。通過將人工智能推理卸載到 IMX500 加速器芯片上，可以利用更多的計算資源來處理邊緣應用邏輯！我們很想知道您將創造出什么，也很想為您提供更多的工具。這篇文章將介紹如何快速探索不同的模型和人工智能功能，以及如何在 Raspberry Pi AI Camera 的基礎上輕松構建應用程序。如果您沒有機會閱讀入門指南，請務必先查看該指南，以確認您的 AI 相機設置正確。

探索訓練前的模型

開始探索 Raspberry Pi 人工智能相機可能性的一個好方法是試用 IMX500 Model Zoo 中的一些預訓練模型。為了簡化探索過程，可以考慮使用圖形用戶界面工具（GUI Tool），該工具旨在快速上傳不同的模型，并查看 AI 攝像機上的實時推理結果。IMX500 Model Zoo :https://github.com/raspberrypi/imx500-modelsGUI Tool :https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-app-gui-tool要啟動圖形用戶界面工具，請確保已安裝 Node.js。(通過在終端運行 node --version 驗證 Node.js 是否已安裝），并在軟件源的根目錄下運行以下命令來構建和運行該工具：https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-app-gui-tool

make build

./dist/run.sh

圖形用戶界面工具可通過 http://127.0.0.1:3001 訪問。查看模型操作

點擊界面右上角的 ADD（添加）按鈕添加自定義模型。

提供添加自定義網絡所需的詳細信息，并上傳 network.rpk 文件和（可選）labels.txt 文件。

• 選擇模型并導航至 “相機預覽 ”以查看模型的運行情況！

以下是 IMX500 Model Zoo 中的幾款機型：

探索不同的型號可以讓您深入了解攝像機的功能，并確定最適合您要求的型號。當您認為已經找到合適的型號時，就可以構建應用程序了。

建立應用當模型推理在 IMX500 上進行時，Raspberry Pi 上有足夠的 CPU 來運行應用程序。為了演示這一點，我們將運行一個鍛煉監測示例應用程序。鍛煉監測示例應用程序:https://github.com/SonySemiconductorSolutions/aitrios-rpi-sample-apps/tree/main/examples/workout-monitor其目的是通過檢測和跟蹤進行引體向上、俯臥撐、腹肌鍛煉和深蹲等常見鍛煉的人，實時計算鍛煉次數。該應用程序將計算框架中每個人的重復次數，確保多人可以同時鍛煉和競爭，同時獲得自動重復次數計算。要運行該示例，請克隆示例應用程序資源庫，并確保從 Raspberry Pi IMX500 Model Zoo 下載 HigherHRNet 模型。

sudo apt install python3-opencv

并從存儲庫的根目錄運行：

python3 -m venv venv --system-site-packagessource venv/bin/activatecd examples/workout-monitor/pip install -e .

在練習之間切換非常簡單，只需提供相應的練習參數，如引體向上、俯臥撐、腹肌鍛煉或深蹲。

workout-monitor --model /path/to/imx500_network_higherhrnet_coco.rpk --exercise pullup

模型后處理，將模型輸出張量解釋為邊界框和骨架關鍵點

跟蹤器模塊（ByteTrack）用于給檢測到的人一個唯一的 ID，以便計算每個人的運動次數

匹配器模塊，通過匹配各幀中的人物來提高追蹤結果的準確性，從而避免丟失他們的 ID

CV2 可視化功能，可將檢測結果可視化，并查看應用程序的結果

所有這些都是在邊緣實時完成的，而 IMX500 則負責人工智能推理！

現在，你和人工智能攝像機都在測試對方的極限。你能做多少個引體向上？