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技术支持

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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

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简介​

在当今的数字化环境中，边缘 AI 和物联网 (IoT) 技术的结合为开发者和爱好者带来了令人兴奋的可能性。其中一个强大的平台是 Edge Impulse，它简化了为边缘设备创建机器学习模型的过程。在本分步指南中，我们将带您完成在 reTerminal DM 设备上安装 Edge Impulse 并创建本地目标检测解决方案的过程。

您将学习到：

  • 为您的 reTerminal DM 安装必要的依赖项。
  • 为项目设置 Node.js 和 npm。
  • 部署 Edge Impulse Linux CLI 工具。
  • 在 Edge Impulse 中创建和训练目标检测模型。
  • 在 reTerminal DM 设备上本地部署和测试您的模型。

通过本指南的学习，您将对如何利用 Edge Impulse 的强大功能在像 reTerminal DM 这样的边缘设备上进行目标检测有一个实践性的理解。那么，让我们一起探索本地 AI 驱动的目标检测的精彩世界吧！

硬件准备​

reTerminal DM
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Edge Impulse​

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Edge Impulse 是一个多功能平台，专注于简化为边缘设备（如微控制器和嵌入式系统）开发机器学习模型的过程。这个综合解决方案简化了整个机器学习工作流程，包括数据收集、预处理、模型训练、部署和监控，所有这些都在一个统一的环境中完成。其突出特点之一是用户友好的界面，用户可以轻松收集和标记数据，同时提供预构建的信号处理模块和机器学习算法库，以实现高效的模型开发。Edge Impulse 专为资源受限的边缘设备上的最佳推理性能而设计，确保实时处理而无需依赖持续的互联网连接。此外，它与广泛的流行硬件平台无缝集成，使开发者能够轻松部署模型。

软件准备​

我们建议从 Raspberry Pi 官方网站安装最新版本的 64 位操作系统。如果您希望安装新的 Raspbian 操作系统，请按照此指南中列出的步骤操作。

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如果您未使用 reTerminal DM（带摄像头和 PoE），并希望设置 Raspberry Pi 摄像头，请按照此指南中的说明进行操作。

您需要一个 Edge Impulse 账户才能开始，请通过访问此链接创建账户。默认情况下，初始项目将被创建。

在您的 reTerminal DM 设备上安装依赖项​

要在 Edge Impulse 中设置此设备，请逐一运行以下命令

sudo apt update
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_12.x | sudo bash -
sudo apt install -y gcc g++ make build-essential nodejs sox gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-base-apps
npm config set user root && sudo npm install edge-impulse-linux -g --unsafe-perm

连接到 Edge Impulse​

完成所有软件设置后，将您的摄像头或麦克风连接到 reTerminal DM。您需要提供与您的 Edge Impulse 账户关联的电子邮件地址、密码以及设备名称。

edge-impulse-linux

验证您的设备是否已连接​

完成以上步骤后，您的设备现在已连接到 Edge Impulse。要验证这一点，请进入您的 Edge Impulse 项目并点击设备选项。设备将在此处列出。

检测对象​

构建数据集​

您可以选择通过 reTerminal DM 直接从连接的 Raspberry Pi 摄像头收集数据，也可以从本地存储上传预先收集的数据。

通过选择“摄像头”作为传感器并提供标签名称，您可以启动数据采样过程。

数据标注​

所有收集的图像将被放置在“标注队列”中进行注释。标注对象非常简单，只需拖动框选中对象并输入标签，然后点击保存标签。

数据集重新平衡​

为了验证模型的有效性，通常需要保留一部分数据（通常约为 20%）作为“测试集”。这些数据不应在模型训练期间使用，而仅用于验证目的。您可以通过“数据收集”小部件上方的两个按钮轻松切换训练集和测试集。如果您在开发板上收集了数据，但测试集中当前没有数据，可以通过导航到 Dashboard > Perform train/test split 来解决此问题。

创建 Impulse​

在本教程中，我们使用的是 96x96 的图像，但需要注意的是，Edge Impulse 可以处理其他分辨率的图像，只要图像是正方形即可。要进行配置，请按照以下步骤操作：首先，进入 Create Impulse，然后将 图像宽度 和 图像高度 设置为您期望的尺寸（例如 96、160 或 320）。接下来，选择 Fit shortest axis 作为 调整模式，并添加 Images 和 Object Detection (Images) 块。最后，点击 Save Impulse 保存设置。

特征生成​

在此步骤中，您将执行以下任务：

  • 调整所有数据的大小。
  • 将处理块应用于整个数据集。
  • 生成整个数据集的 3D 可视化。
  • 点击“Generate features”以启动该过程。

之后，“Feature explorer”将加载。此特征浏览器表示数据集中所有数据的图表。由于图像具有许多维度，我们在可视化之前对数据集应用了一种称为“降维”的技术。

训练​

在 Object Detection 选项卡中，您可以选择训练您的数据集。为此，您需要配置特定参数并选择您打算使用的模型。在本教程中，我们选择了 FOMO 模型，根据其官网介绍，该模型为在资源受限设备上运行对象检测模型引入了一种革命性方法。FOMO 是一种创新算法，它为微控制器带来了实时对象检测、跟踪和计数功能，标志着一个重要的里程碑。值得注意的是，FOMO 具有显著的速度优势，其性能比 MobileNet SSD 快 30 倍，并且可以在不到 200K 的 RAM 下运行。

完成训练过程后，您将获得一个类似以下的混淆矩阵。

验证您的模型​

现在模型已经训练完成，让我们使用一些测试数据来进行测试。在数据收集过程中，我们将数据集分为训练和测试子集。模型仅在训练数据上进行了训练，因此我们可以使用测试数据集来评估模型在实际场景中的表现。这一步验证非常重要，以确保模型没有过度拟合训练数据，这是一个常见问题。要验证我们的模型，请导航到 Model Testing 并选择 Classify all。

在您的 reTerminal DM 设备上运行模型​

在新的空白终端中运行以下命令行。

edge-impulse-linux-runner

此操作将触发模型的构建和下载。然后，它将在您的 reTerminal DM 上执行。如果您在同一网络中，可以通过设备建议的 URL 访问摄像头实时视图并直接查看分类结果。

想在浏览器中查看摄像头的实时画面和实时分类结果吗？请访问 http://192.168.8.117:4912

结论​

总而言之，reTerminal DM 与 Edge Impulse 的无缝集成使开发者能够充分释放边缘 AI 的潜力。reTerminal DM 凭借其强大的硬件和多功能能力，成为运行实时目标检测解决方案的绝佳平台。结合 Edge Impulse，它简化了在资源受限设备上创建和部署机器学习模型的过程，可能性变得无限。无论您正在开发物联网应用、机器人技术，还是任何需要高效设备端 AI 的项目，这种 reTerminal DM 与 Edge Impulse 的强大协作为技术边缘的创新打开了一个新的世界。

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