Представляю вам образовательный проект — “Нейросетевой идентификатор объектов” разработанный в рамках учебно-методического комплекса на базе одноплатного компьютера Repka PI 4.
В последние годы задачи компьютерного зрения и, в частности, детекция объектов, стали неотъемлемой частью многих проектов — от систем видеонаблюдения до умных гаджетов и роботов. Однако для встраиваемых и маломощных устройств критически важна не только точность, но и скорость работы моделей. В этой статье расскажу о проекте “Нейросетевой идентификатор объектов” — компактной Python-реализации детектора объектов на базе модели YOLOFastestV2 с использованием высокопроизводительного inference-фреймворка NCNN. Проект позволяет в реальном времени распознавать объекты с обычной USB-камеры и легко интегрируется в другие Python-проекты.
Проект будет собираться с использованием “Учебно-методический комплекс REPKA”. Схему сборки можно найти в разделе "Примеры готовых проектов" учебного пособия УМК “REPKA”.
Также все необходимые материалы и схемы подключения доступны в репозитории на платформе Gitflic.
Кратко о технологиях
-
YOLOFastestV2 — одна из самых быстрых и компактных моделей для детекции объектов, ориентированная на работу на edge-устройствах.
-
NCNN — легковесный и быстрый фреймворк для инференса нейросетей, разработанный Tencent, с поддержкой Python через bindings.
-
OpenCV — для захвата видео с камеры, визуализации и работы с изображениями.
Архитектура и структура проекта
Проект организован следующим образом:
ml-repka/
├── docs # Документация данного проекта
├── py
│ ├── yolofastestv2.py # Основной класс детектора
│ ├── main.py # Пример запуска с камерой
│ ├── data/ # Веса и параметры модели
│ ├── yolo-fastestv2-opt.param
│ └── yolo-fastestv2-opt.bin
└── Makefile # Набор инструкций для запуска и установки зависимостей
yolofastestv2.py — здесь реализован класс YoloFastestV2, который инкапсулирует всю логику загрузки модели, препроцессинга, инференса и постобработки (NMS, декодирование выходов).
main.py — пример использования: захват видео с камеры, обработка каждого кадра, отрисовка рамок и подписей, вывод списка обнаруженных объектов в отдельной панели.
Для разработки кода будет использоваться текстовый редактор Geany, который входит в состав стандартного ПО Репка ОС.
Как это работает
1. Загрузка модели
При инициализации YoloFastestV2 загружает веса и параметры модели из директории data/ с помощью NCNN.
2. Обработка кадра
Каждый кадр с камеры приводится к нужному размеру, нормализуется и подается на вход модели.
3. Детекция и постобработка
Модель возвращает bounding box'ы, вероятности и классы объектов. Далее применяется Non-Maximum Suppression (NMS) для устранения пересечений.
4. Визуализация
Для каждого объекта рисуется яркая рамка и подпись с классом и вероятностью. Справа появляется полупрозрачная панель со списком всех объектов в кадре.
Запуск проекта
1. Клонируем репозиторий:
git clone git@gitflic.ru:repka_pi/repka-pi_iot-examples.git
2. Переходим в директорию:
cd repka-pi_iot-examples/
3. Установим зависимости для проекта, процесс занимает от 15 до 30 минут:
make setup-ml-repka
4. Подключите USB-камеру и выполните команду. Если не указывать аргумент CAMERA, по умолчанию будет использоваться камера с ID 0:
make ml-repka CAMERA=<ID камеры>
После запуска появится окно, после чего можете начать идентификацию объектов.
Практическая значимость
Проект “Нейросетевой идентификатор объектов” обладает высокой практической значимостью как в образовательной, так и в прикладной сфере. Благодаря использованию компактной и производительной модели YOLOFastestV2 на базе фреймворка NCNN, проект демонстрирует, как реализовать полноценную систему компьютерного зрения на Repka PI 4. Это делает его отличной демонстрационной и учебной платформой для студентов, преподавателей и начинающих разработчиков, осваивающих современные методы обработки изображений и нейросетевого инференса.
С практической точки зрения проект может быть легко адаптирован под различные задачи: интеллектуальное видеонаблюдение, системы безопасности, сортировка объектов, робототехника и автоматизация. Реализация в реальном времени делает его особенно полезным в сценариях, где критична скорость реакции системы. При этом весь стек технологий открыт и написан на Python, что позволяет свободно модифицировать и расширять проект под конкретные нужды.
Расширение проекта
Проект обладает широкими возможностями для дальнейшего расширения и модификации. В первую очередь, можно добавить поддержку дополнительных моделей нейросетей — например, облегчённые версии YOLOv5 или MobileNet-SSD, чтобы сравнить точность и производительность на платформе Repka PI 4. Также возможна интеграция с другими сенсорами: например, использование GPS-модуля для геометок, акселерометра для отслеживания движения устройства или BME280 для учета погодных условий при детекции объектов на улице.
Другим направлением развития может стать реализация пользовательского интерфейса на базе веб-технологий или PyQt, что упростит управление системой и визуализацию результатов. Также возможно расширение функциональности за счёт записи логов, ведения статистики по распознанным объектам и сохранения фрагментов видео при срабатывании на определённые классы объектов.
При желании проект может быть интегрирован в более крупную IoT-систему с облачным хранилищем или управлением через мобильное приложение, что открывает перспективы для создания коммерчески применимых решений на базе доступных отечественных одноплатных компьютеров.
Видеообзор проекта
Для более детального ознакомления с проектом, вы можете посмотреть видеообзор на платформе Rutube.
Пример использования с Python
Проект полностью реализован на языке Python. Код для работы с нейросетевым идентификатором объектов можно найти в репозитории на платформе Gitflic.
На данную тему опубликована еще одна статья в блоге.