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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。在本逐步指南中，我们将带您完成在 reTerminal 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 reTerminal 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 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 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，让我们深入探索本地 AI 驱动的目标检测的精彩世界吧！

硬件准备​

reTerminal摄像头模块 V1
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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，它还通过与广泛的流行硬件平台的无缝集成进一步增强，使开发者能够轻松部署模型。

软件准备​

我们建议从官方网站安装最新版本的 Raspberry Pi 64 位操作系统。如果您更喜欢安装新的 Raspbian 操作系统，请按照此指南中的步骤操作。

之后，我们需要配置 Raspberry Pi 摄像头，请按照此指南中的步骤操作。

您需要一个 Edge Impulse 账户来开始，因此请访问此链接创建一个账户。默认情况下，初始项目将被创建。

在您的 reTerminal 设备上安装依赖项​

要在 Edge Impulse 中设置此设备，请逐条运行以下命令

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。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​

就这样！您的设备现在已连接到 Edge Impulse。要验证这一点，请转到您的 Edge Impulse 项目，然后点击“Devices”。设备将显示在这里。

检测对象​

构建数据集​

您可以选择直接通过 reTerminal 从连接的 Raspberry Pi 摄像头收集数据，或者从本地存储上传预先收集的数据。

通过选择“Camera”作为传感器并提供标签名称，您可以启动数据采样过程。

标注数据​

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，只需在对象周围拖动一个框并输入标签。然后点击“保存标签”。

重新平衡您的数据集​

为了验证模型的有效性，通常需要保留大约 20% 的数据作为“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“Data collected”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。

创建一个 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 也可以处理其他分辨率的图像，只要图像是正方形的即可。要进行配置，请按照以下步骤操作：首先，转到 Create Impulse，然后将 image width 和 image height 设置为您期望的尺寸（例如 96）。接下来，选择 Fit shortest axis 作为 resize mode，并添加 Images 和 Object Detection (Images) 块。最后，点击 Save Impulse 以应用这些设置。

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。
  • 生成完整数据集的 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一个图表。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，FOMO 引入了一种革命性的方法，可以在资源受限的设备上运行对象检测模型。FOMO 是一种创新算法，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 的速度优势显著，比 MobileNet SSD 快 30 倍，并且可以在不到 200K 的 RAM 上运行。

完成训练过程后，您将获得一个类似于以下的混淆矩阵。

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对其进行测试。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 设备上运行模型​

在一个新的空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 上执行。如果您在同一网络中，可以通过浏览器访问摄像头的实时视图，并直接从您的 reTerminal 查看分类结果。转到设备提示的 URL。

Want to see a feed of the camera and live classification in your browser? Go to http://192.168.8.117:4912

结论​

总而言之，reTerminal 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 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。而 Edge Impulse 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，两者结合后，可能性变得无限。无论您正在从事 IoT 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 和 Edge Impulse 的强大协作为技术边缘的创新打开了新的世界。

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