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使用 SenseCAP A1101 训练水表数字识别模型

note

本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议，欢迎通过页面下方的评论区，或在以下 Issue 页面中告诉我们：https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

概述​

在本篇教程中，我们将教您如何为特定应用训练自己的水表模型，并轻松将其部署到 SenseCAP A1101 上。让我们开始吧！

硬件准备​

软件准备​

在本教程中，我们将使用以下软件技术：

现在让我们开始设置软件。Windows、Linux 和 Intel Mac 的软件设置相同，而 M1/M2 Mac 的设置会有所不同。

tip

什么是 SenseCraft Model Assistant？
Seeed Studio SenseCraft Model Assistant 是一个专注于嵌入式 AI 的开源项目。我们对 OpenMMLab 的优秀算法进行了优化，使其更适合实际场景，并使实现过程更加用户友好，从而在嵌入式设备上实现更快、更准确的推理。

Windows、Linux、Intel Mac​

  • 步骤 1. 确保计算机上已安装 Python。如果尚未安装，请访问 此页面 下载并安装最新版本的 Python。

  • 步骤 2. 安装以下依赖项：

pip3 install libusb1

M1/M2 Mac​

  • 步骤 1. 安装 Homebrew：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  • 步骤 2. 安装 conda：
brew install conda
  • 步骤 3. 下载 libusb：
wget https://conda.anaconda.org/conda-forge/osx-arm64/libusb-1.0.26-h1c322ee_100.tar.bz2
  • 步骤 4. 安装 libusb：
conda install libusb-1.0.26-h1c322ee_100.tar.bz2
caution

在进行以下操作之前，您需要确保 BootLoader 的版本大于 2.0.0。如果不确定，请按照 此部分 中提到的步骤检查 BootLoader 版本。如果版本低于 2.0.0，请按照 此部分 中的步骤更新 BootLoader。

1. 收集图像数据​

  • 步骤 1. 使用 USB Type-C 数据线将 SenseCAP A1101 连接到电脑
  • 步骤 2. 双击启动按钮进入 启动模式

完成后，您将在文件资源管理器中看到一个名为 SENSECAP 的新存储驱动器。

当 .uf2 文件复制完成后，驱动器将消失。这表示 .uf2 文件已成功上传到模块。

  • 步骤 4. 将 此 Python 脚本 复制并粘贴到电脑中新创建的名为 capture_images_script.py 的文件中

  • 步骤 5. 执行 Python 脚本以开始捕获图像

python3 capture_images_script.py

默认情况下，它每 300 毫秒捕获一张图像。如果您想更改此设置，可以使用以下格式运行脚本：

python3 capture_images_script.py --interval <time_in_ms>

例如，每秒捕获一张图像：

python3 capture_images_script.py --interval 1000

执行上述脚本后，SenseCAP A1101 将开始连续从内置摄像头捕获图像，并将所有图像保存到名为 save_img 的文件夹中。

同时，它将在录制时打开一个预览窗口。

当您捕获了足够的图像后，点击终端窗口并按以下组合键停止捕获过程：

  • Windows: Ctrl + Break
  • Linux: Ctrl + Shift + \
  • Mac: CMD + Shift + \

图像采集完成后更改设备固件​

完成数据集的图像录制后，您需要将 SenseCAP A1101 内的固件更改回原始版本，以便再次加载目标检测模型进行检测。以下是步骤：

  • 步骤 1. 按照之前的说明进入 SenseCAP A1101 的 启动模式

  • 步骤 2. 将 此 .uf2 文件 拖放到 SENSECAP 驱动器中

当 .uf2 文件复制完成后，驱动器将消失。这表示 .uf2 文件已成功上传到模块。

2. 使用 RoboFlow 生成数据集​

Roboflow 是一个基于在线的标注工具。我们可以直接将录制的视频导入到 Roboflow 中，它会将其导出为一系列图像。这个工具非常方便，因为它可以帮助我们将数据集分为“训练、验证和测试”部分。此外，该工具还允许我们在标注图像后对其进行进一步处理。此外，它可以轻松地将标注后的数据集导出为 COCO 格式，这正是我们所需要的！

  • 步骤 1. 点击 此处 注册一个 Roboflow 账户

  • 步骤 2. 点击 Create New Project 开始我们的项目

  • 步骤 3. 填写 Project Name，保持 License (CC BY 4.0) 和 Project type (Object Detection (Bounding Box)) 为默认值。在 What will your model predict? 栏中填写一个标注组名称。

  • 步骤 4. 将使用 SenseCAP A1101 捕获的图像拖放到项目中

  • 步骤 5. 图像处理完成后，点击 Finish Uploading。耐心等待图像上传完成。
  • 步骤 6. 图像上传完成后，点击 Assign Images
  • 步骤 7. 选择一张图像，在数字周围绘制一个矩形框，选择标签为 digits，然后按 ENTER

  • 步骤 8. 对剩余图像重复相同操作

  • 步骤 9. 继续为数据集中的所有图像进行标注

  • 步骤 10. 标注完成后，点击 Add images to Dataset

  • 步骤 11. 接下来我们将图像分为“训练、验证和测试”部分。如果数据集较多，可以按 80/20 分配；如果数据集较少，可以按 85/15 分配。请注意，“训练”部分不应少于 80%。
  • 步骤 12. 点击 Generate New Version
  • 步骤 13. 如果需要，您可以添加 预处理 和 增强。在这里，我们将 Resize 选项更改为 192x192

在这里我们将图像大小更改为 192x192，因为我们将在训练中使用该大小，这样训练速度会更快。否则，在训练过程中需要将所有图像转换为 192x192，这会消耗更多的 CPU 资源并使训练过程变慢。

  • 步骤 14. 接下来，继续使用其余默认设置并点击 Generate（生成）
  • 步骤 15. 点击 Export（导出），选择 Format（格式） 为 COCO，选择 show download code（显示下载代码），然后点击 Continue（继续）

这将生成一个代码片段，我们稍后将在 Google Colab 训练中使用。因此，请将此窗口保持打开状态。

使用 SenseCraft Model Assistant 在 Google Colab 上进行训练​

在我们选择了一个公共数据集后，我们需要对数据集进行训练。这里我们使用 Google Colaboratory 环境在云端进行训练。此外，我们在 Colab 中使用 Roboflow API 来轻松下载数据集。

点击 这里 打开一个已准备好的 Google Colab 工作区，按照工作区中提到的步骤逐一运行代码单元。

注意： 在 Google Colab 中，在 步骤 4 的代码单元中，您可以直接复制上述提到的 Roboflow 代码片段。

它将引导完成以下内容：

  • 设置训练环境
  • 下载数据集
  • 执行训练
  • 下载训练好的模型

3. 部署训练好的模型并进行推理​

现在我们将训练结束时获得的 model-1.uf2 文件移动到 SenseCAP A1101 中。

  • 步骤 3. 双击 SenseCAP A1101 上的启动按钮以进入大容量存储模式

完成后，您将在文件资源管理器中看到一个名为 SENSECAP 的新存储驱动器。

  • 步骤 4. 将 model-1.uf2 文件拖放到 SENSECAP 驱动器中

当 uf2 文件复制完成后，驱动器将消失。这意味着 uf2 文件已成功上传到模块。

注意： 如果您有 4 个模型文件准备好，可以一个接一个地拖放每个模型。先拖放第一个模型，等待复制完成，再次进入启动模式，拖放第二个模型，依此类推。如果您只加载了一个模型（索引为 1）到 SenseCAP A1101 中，它将加载该模型。

  • 步骤 6. 点击 Connect（连接） 按钮。然后您将在浏览器中看到一个弹出窗口。选择 SenseCAP Vision AI - Paired 并点击 Connect（连接）
  • 步骤 7. 使用预览窗口查看实时推理结果！

如上图所示，数字被检测到并用边界框标记出来。

4. 使用 SenseCAP A1101 在 SenseCAP Mate 上进行推理​

除了在浏览器上进行推理外，我们还可以使用 SenseCAP Mate 来实现模型推理，以下是逐步实现的步骤。

  • 步骤 1. 首先，我们需要擦除 A1101 的固件，这可以通过使用 erase_model.uf2 来完成。然后将 A1101 的固件升级到最新版本，并将水表数字识别模型加载到 A1101 中。

    固件: erase_model.uf2、SenseCAP-A1101_v02-00.uf2

    模型: water_meter.uf2、pfld_meter.uf2、digital_meter.uf2

    注意: water_meter 和 digital_meter 在桌面端识别的模型名称为 user-define6，在 APP 端显示为 digital_meter。pfld_meter 识别的模型名称为 user-define5，在 APP 端显示为 Point_meter。用户需要根据实际使用需求在部署过程中上传相应的模型。

  • 步骤 2. 点击此处 打开摄像头流的预览窗口。

  • 步骤 3. 点击 Connect 按钮。随后浏览器会弹出一个窗口，选择 SenseCAP A1101 - Paired 并点击 Connect。

  • 步骤 4（可选）. 在 Model 中选择 Digital Meter，在 Algorithm 中选择 Digital Meter，点击 Save，然后点击 Invoke。现在我们可以通过预览窗口查看实时推理结果。
  • 步骤 5. 打开 SenseCAP Mate 并与您的 A1101 配对，选择与上述相同的 Model 和 Algorithm。然后点击 General 并点击底部的 Detect。
  • 步骤 6. 如下图所示，AI 预览显示了数字表的识别结果。

完成上述步骤后，我们将尝试将自己的 A1101 添加到设备中。通过以下 4 个步骤，我们可以随时随地通过云平台（如 SenseCAP Mate）查看设备识别的结果数据。

资源​

技术支持与产品讨论​


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