# sample-fasterrcnndetection-python
**Repository Path**: xcandy/sample-fasterrcnndetection-python
## Basic Information
- **Project Name**: sample-fasterrcnndetection-python
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: BSD-3-Clause
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-04-05
- **Last Updated**: 2024-06-14
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
中文|[English](Readme_EN.md)
# Faster-R-CNN检测网络应用（Python）
本Application支持运行在Atlas 200 DK上，实现了对faster-rcnn目标检测网络的推理功能并对视频中的物体信息进行预测的功能。
当前分支中的应用适配**1.3.0.0**与**1.32.0.0及以上**版本的[DDK&RunTime](https://ascend.huawei.com/resources)。
## 前提条件
部署此Sample前，需要准备好以下环境：
- 已完成Mind Studio的安装。
- 已完成Atlas 200 DK开发者板与Mind Studio的连接，SD卡的制作、编译环境的配置等。
- 由于需要配置开发板联网，默认设置为USB连接，开发板地址为192.168.1.2
## 样例部署
可以选择如下快速部署或者常规方法部署，二选一即可：
1. 快速部署，请参考： [https://gitee.com/Atlas200DK/faster-deploy](https://gitee.com/Atlas200DK/faster-deploy) 。
> **说明：**
>- 该快速部署脚本可以快速部署多个案例，请选择sample-fasterrcnndetection-python案例部署即可。
>- 该快速部署脚本自动完成了代码下载、模型转换、环境变量配置等流程，如果需要了解详细的部署过程请选择常规部署方式。转：**[2. 常规部署](#zh-cn_topic_0228752401_li3208251440)**
2. 常规部署，请参考： [https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/sample-fasterrcnndetection-python](https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/sample-fasterrcnndetection-python) 。
> **说明：**
>- 该部署方式，需要手动完成代码下载、模型转换、环境变量配置等过程。完成后，会对其中的过程更加了解。
## 环境配置
**注：开发板上hiai库、opencv库、相关依赖已安装可跳过此步骤。**
1. 配置开发板联网。
请参考[https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/DK\_NetworkConnect](https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/DK_NetworkConnect) ，进行开发板网络连接配置。
2. 安装环境依赖。
请参考[https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/DK\_Environment](https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/DK_Environment) ，进行环境依赖配置。
## 部署
1. 以Mind Studio安装用户进入fasterrcnn-python应用代码所在根目录，如：$HOME/sample-fasterrcnndetection-python。
2. 执行部署脚本，进行工程环境准备，Presenter Server服务器的配置等操作，其中Presenter Server用于接收Application发送过来的数据并通过浏览器进行结果展示。
**bash deploy.sh** _host\_ip_
- _host\_ip_：Atlas 200 DK开发者板的IP地址。
命令示例：
**bash deploy.sh 192.168.1.2**
当提示“Please choose one to show the presenter in browser\(default: 127.0.0.1\):“时，请输入在浏览器中访问Presenter Server服务所使用的IP地址（一般为虚拟网卡的IP地址。）
如[图 工程部署示意图](#zh-cn_topic_0228752401_zh-cn_topic_0228757084_fig184321447181017)所示，请在“Current environment valid ip list“中选择通过浏览器访问Presenter Server服务使用的IP地址。
**图 1** 工程部署示意图
3. 启动Presenter Server。
执行如下命令在后台启动fasterrcnn python应用的Presenter Server主程序。
**bash start\_presenterserver.sh**
> **说明：**
>- 执行此脚本会先杀死后台的其他Presenter Server进程。后台无正在执行的进程会提示presenter server not in process；后台有正在执行的进程会提示presenter server stop success。
>- 程序运行结束后可执行 **bash stop\_presenterserver.sh** 关闭presentserver。
如[图 Presenter Server进程启动](#zh-cn_topic_0228752401_zh-cn_topic_0228757084_fig69531305324)所示，表示presenter\_server的服务启动成功。
**图 2** Presenter Server进程启动
使用上图提示的URL登录Presenter Server。IP地址为[步骤2](#zh-cn_topic_0228752401_zh-cn_topic_0228757084_li9634105881418)中输入的IP地址，端口号默为7007，如下图所示，表示Presenter Server启动成功。
**图 3** 主页显示
Presenter Server、Mind Studio与Atlas 200 DK之间通信使用的IP地址示例如下图所示：
**图 4** IP地址示例
其中：
- Atlas 200 DK开发者板使用的IP地址为192.168.1.2（USB方式连接）。
- Presenter Server与Atlas 200 DK通信的IP地址为UI Host服务器中与Atlas 200 DK在同一网段的IP地址，例如：192.168.1.223。
- 通过浏览器访问Presenter Server的IP地址本示例为：10.10.0.1，由于Presenter Server与Mind Studio部署在同一服务器，此IP地址也为通过浏览器访问Mind Studio的IP。
4. fasterrcnn-python应用支持解析本地视频和RTSP视频流。
- 如果需要解析本地视频，需要将视频文件传到Host侧。
例如将视频文件detection.mp4上传到Host侧的“/home/HwHiAiUser/sample“目录下。
> **说明：**
>支持H264与H265格式的MP4文件，如果MP4文件需要剪辑，建议使用开源工具ffmpeg，使用其他工具剪辑的视频文件ffmpeg工具可能不支持解析。
- 如果仅解析RTSP视频流，本步骤可跳过。
## 运行
1. 在Mind Studio所在Ubuntu服务器中，以HwHiAiUser用户SSH登录到Host侧。
**ssh HwHiAiUser@192.168.1.2**
2. 在HwHiAiUser用户下进入应用代码所在目录。
**cd \~/HIAI\_PROJECTS/fasterrcnnapp**
3. 执行应用程序。
**python main.py** _channel_
- _channel: _ 输入的视频文件名或者RTSP流地址
视频文件运行的命令示例如下所示：
**python main.py /home/HwHiAiUser/sample/detection.mp4**
RTSP视频流的命令示例如下所示：
**python main.py rtsp://192.168.2.37:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0**
> **说明：**
>可使用ctrl+c停止程序
4. 使用启动Presenter Server服务时提示的URL登录 Presenter Server 网站。
等待Presenter Agent传输数据给服务端，单击“Refresh“刷新，当有数据时相应的Channel 的Status变成绿色，如[图 Presenter Server界面](#zh-cn_topic_0228752401_zh-cn_topic_0228757084_fig113691556202312)所示。
**图 5** Presenter Server界面
> **说明：**
>- Presenter Server最多支持10路Channel同时显示，每个 _presenter\_view\_app\_name_ 对应一路Channel。
>- 由于硬件的限制，每一路支持的最大帧率是20fps，受限于网络带宽的影响，帧率会自动适配为较低的帧率进行展示。
5. 单击右侧对应的View Name链接，比如上图的“video”，查看结果，对于检测到的物体，会给出置信度的标注。