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基于RV1126開發板的口罩識別算法開發

ljx2016 ? 來源:ljx2016 ? 作者:ljx2016 ? 2025-04-15 10:04 ? 次閱讀

1. 口罩識別簡介

口罩識別是一種基于深度學習的判斷人員有沒有戴口罩的分類算法,能廣泛的用于安防、生產安全等多種場景。本算法先基于人臉檢測和人臉標準化獲取的標準人臉,然后輸入到口罩識別分類算法進行識別。

本人臉檢測算法在數據集表現如下所示:

口罩識別 ACC
口罩分類驗證集 99.7%

基于EASY-EAI-Nano硬件主板的運行效率:

算法種類 運行效率
face_mask_judgement 62ms

2. 快速上手

2.1 開發環境準備

如果您初次閱讀此文檔,請閱讀《入門指南/開發環境準備/Easy-Eai編譯環境準備與更新》,并按照其相關的操作,進行編譯環境的部署

在PC端Ubuntu系統中執行run腳本,進入EASY-EAI編譯環境,具體如下所示。

cd ~/develop_environment
./run.sh
wKgZO2f9vzCAZuT8AACbrHAYX20360.png

2.2 源碼下載以及例程編譯

在EASY-EAI編譯環境下創建存放源碼倉庫的管理目錄:

cd /opt
mkdir EASY-EAI-Toolkit
cd EASY-EAI-Toolkit

通過git工具,在管理目錄內克隆遠程倉庫

git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-C-Demo.git
wKgZPGf9vzCAWUp5AADL06HcVzc883.png

注:

* 此處可能會因網絡原因造成卡頓,請耐心等待。

* 如果實在要在gitHub網頁上下載,也要把整個倉庫下載下來,不能單獨下載本實例對應的目錄。

進入到對應的例程目錄執行編譯操作,具體命令如下所示:

cd EASY-EAI-Toolkit-C-Demo/algorithm-face_mask_judgement/
./build.sh cpres

注:

* 若build.sh腳本帶有cpres參數,則會把Release/目錄下的所有資源都拷貝到開發板上。

* 若build.sh腳本不帶任何參數,則僅會拷貝demo編譯出來的可執行文件。

* 由于依賴庫部署在板卡上,因此交叉編譯過程中必須保持adb連接。

wKgZO2f9vzGASTC9AAHEMMfTTKo091.png

2.3 模型部署

要完成算法Demo的執行,需要先下載人臉檢測算法模型。

百度網盤鏈接為:https://pan.baidu.com/s/1cxnx1T0ldJvoqkyTk1RmUg(提取碼:0b6h )。

wKgZPGf9vzGAQldiAAAfveoTfYQ452.png

也要下載口罩識別算法模型。

百度網盤鏈接為:https://pan.baidu.com/s/1KdytlkahhNptp7Gz2eGG0Q (提取碼:2sdg )。

wKgZO2f9vzGAcHlEAAAfvQ_emOc902.png

同時需要把下載的人臉檢測算法模型復制粘貼到Release/目錄:

wKgZPGf9vzGAVoYHAAB-hXGnSIw562.png

再通過下方命令將模型署到板卡中,如下所示。

cp ./Release/*.model /mnt/userdata/Demo

2.4 例程運行

通過按鍵Ctrl+Shift+T創建一個新窗口,執行adb shell命令,進入板卡運行環境。

adb shell
wKgZO2f9vzKAU0jqAACOVQLk9o8854.png

進入板卡后,定位到例程上傳的位置,如下所示:

cd /userdata/Demo

運行例程命令如下所示:

./test-face-mask-judgement 1.jpg

2.5 運行效果

face-mask-judgement的Demo執行效果如下所示:

wKgZPGf9vzKABgXbAADSOQnnWvQ175.png

再開一個窗口,在PC端Ubuntu環境通過以下命令可以把圖片拉回來:

adb pull /userdata/Demo/result.jpg .

結果圖片如下所示,戴口罩標綠色框:

wKgZO2f9vzKAfJmBAAFh4q9AAJ0459.jpg

API的詳細說明,以及API的調用(本例程源碼),詳細信息見下方說明。

3. 人臉檢測API說明

3.1 引用方式

為方便客戶在本地工程中直接調用我們的EASY EAI api庫,此處列出工程中需要鏈接的庫以及頭文件等,方便用戶直接添加。

選項 描述
頭文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_detect
庫文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_detect
庫鏈接參數 -lface_detect -lface_alignment -lpthread -lrknn_api

3.2 人臉檢測初始化函數

設置人臉檢測初始化函數原型如下所示。

 int face_detect_init(rknn_context *ctx, const char *path)

具體介紹如下所示。

函數名:face_detect_init()
頭文件 face_detect.h
輸入參數 ctx:rknn_context句柄
path:算法模型的路徑
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

3.3 人臉檢測運行函數

設face_detect_run原型如下所示。

int face_detect_run(rknn_context ctx, cv::Mat &input_image, std::vector &result)

具體介紹如下所示。

函數名: face_detect_run ()
頭文件 face_detect.h
輸入參數
ctx: rknn_context句柄
input_image:Opencv Mat格式圖像
result:人臉檢測的結果輸出
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

3.4 人臉檢測釋放函數

人臉檢測釋放函數原型如下所示。

 int face_detect_release(rknn_context ctx)

具體介紹如下所示。

函數名: face_detect_release ()
頭文件 face_detect.h
輸入參數
face_detect.h
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

4. 口罩識別API說明

4.1 引用方式

為方便客戶在本地工程中直接調用我們的EASY EAI api庫,此處列出工程中需要鏈接的庫以及頭文件等,方便用戶直接添加。

選項 描述
頭文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_mask_judgement
庫文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_mask_judgement
庫鏈接參數 -lface_alignment -lface_mask_judgement -lpthread -lrknn_api

4.2 口罩識別初始化函數

設置人臉檢測初始化函數原型如下所示。

 int face_mask_judgement_init(rknn_context *ctx, const char * path)

具體介紹如下所示。

函數名: face_mask_judgement_init()
頭文件 face_mask_judgement.h
輸入參數 ctx:rknn_context句柄
path:算法模型的路徑
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

4.3 口罩識別執行函數

設face_pose_estimation_run原型如下所示。

 int face_mask_judgement_run(rknn_context ctx, cv::Mat *face_image, float *result)

具體介紹如下所示。

函數名: face_mask_judgement_run ()
頭文件 face_landmark98.h
輸入參數
ctx: rknn_context句柄
face_image:圖像數據輸入(cv::Mat是Opencv的類型)
result: 算法輸出的二分類概率結果
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

4.4 口罩識別釋放函數

口罩識別釋放函數原型如下所示。

int face_mask_judgement_release(rknn_context ctx)

具體介紹如下所示。

函數名:face_mask_judgement_release ()
頭文件 face_mask_judgement.h
輸入參數
ctx: rknn_context句柄
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

5. 口罩識別算法例程

例程目錄為Toolkit-C-Demo/algorithm-face_mask_judgement/test-face-mask-judgement.cpp,操作流程如下。

wKgZPGf9vzKALAcNAAAbJs5KAAc365.png

參考例程如下所示。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include 

#include 
#include 
#include "face_detect.h"
#include "face_alignment.h"
#include "face_mask_judgement.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{

	if( argc != 2)
	{
		printf("./test-face-mask-judgement xxx.jpg n");
		return -1;
	}

	rknn_context detect_ctx, mask_judge_ctx;
	std::vector detect_result;
	float mask_result[2];
	int ret;

	cv::Mat src;
	src = cv::imread(argv[1], 1);

	/* 人臉檢測初始化 */
	ret = face_detect_init(&detect_ctx, "./face_detect.model");
	if( ret < 0)
	{
		printf("face_detect_init fail! ret=%dn", ret);
		return -1;
	}

	/* 人臉戴口罩判斷初始化 */
	ret = face_mask_judgement_init(&mask_judge_ctx, "./face_mask_judgement.model");
	if( ret < 0)
	{
		printf("face_mask_judgement_init fail! ret=%dn", ret);
		return -1;
	}

	/* 人臉檢測執行 */
	face_detect_run(detect_ctx, src, detect_result);

	for( int i=0; i < (int)detect_result.size() ; i++ )
	{
		Point2f points[5];
	
		for (int j = 0; j < (int)detect_result[i].landmarks.size(); ++j) 
		{
			points[j].x = (int)detect_result[i].landmarks[j].x;
			points[j].y = (int)detect_result[i].landmarks[j].y;
		}

		Mat face_algin;
		face_algin = face_alignment(src, points);

		/* 人臉戴口罩判斷運行 */
		face_mask_judgement_run(mask_judge_ctx, &face_algin, mask_result);
		printf("normal_face possibility:%fn", mask_result[0]);
		printf("masked_face possibility:%fn", mask_result[1]);		
		
		int x = (int)(detect_result[i].box.x);
		int y = (int)(detect_result[i].box.y);
		int w = (int)(detect_result[i].box.width);
		int h = (int)(detect_result[i].box.height);

		if( mask_result[0] > 0.6 )
		{
			rectangle(src, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
		}
		else
		{
			rectangle(src, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
		}
	}

	imwrite("result.jpg", src);

	/* 人臉檢測釋放 */
	face_detect_release(detect_ctx);

	/* 人臉戴口罩判斷釋放 */
	face_mask_judgement_release(mask_judge_ctx);

	return 0;
}

審核編輯 黃宇

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