YOLOv8 AI Box: Queda, Escalada e Rastreamento
Introdução
Este projeto irá guiá-lo sobre como usar a reComputed AI Box ou a reComputed Industry AI Box para implementar detecção de queda, detecção de escalada e detecção de rastreamento usando o modelo YOLOv8.
Preparar hardware
| reComputer AI R2100 | reComputer AI Industrial R2100 | reComputer Industrial R20xx | reComputer Industrial R21xx |
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💡 Note: Este projeto requer uma reComputer AI Box ou uma reComputer Industry AI Box.
Detecção de queda
Instalar o ambiente de runtime
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Baixar o projeto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/fall_detection_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Preparar o ambiente python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Executar o projeto
python app.py -i ./falldown_test.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
Resultado
Escalada de cerca
Instalar o ambiente de runtime
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Baixar o projeto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/cross_fence_with_AIBox.git
cd cross_fence_with_AIBox
Preparar o ambiente python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Executar o projeto
python app.py -i ./scale_the_fence.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
Resultado
Rastreamento
Instalar o ambiente de runtime
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Baixar o projeto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/track_people_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Preparar o ambiente python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Executar o projeto
python app.py -i ./people-walking.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt --track
resultado
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