YOLO目标检测代码移植到服务器、Jetson Nano或树莓派上 并进行实时检测 速度等性能的优化

将YOLO目标检测代码移植到Jetson Nano或树莓派上，主要分为以下几个步骤：

1. 硬件与软件准备：确保你有合适的硬件设备（如Jetson Nano或树莓派），并安装相应的操作系统（如JetPack for Jetson Nano或Raspberry Pi OS for 树莓派）。
2. 环境搭建：在设备上安装Python、pip等基础工具，创建虚拟环境（可选），并安装YOLO所需的依赖库，如OpenCV、NumPy、PyTorch或TensorFlow。
3. 下载YOLO模型和权重：从YOLO的官方GitHub仓库克隆代码，并下载预训练的权重文件。
4. 运行检测脚本：使用YOLO提供的检测脚本，指定权重文件、图像尺寸、置信度阈值和数据源（如摄像头或图像文件），运行目标检测。
5. 优化性能：根据设备类型，启用GPU加速（如Jetson Nano的CUDA或树莓派的OpenCV GPU加速），并选择合适的轻量级YOLO模型以提高性能。

通过这些步骤，你可以在Jetson Nano或树莓派上成功部署YOLO目标检测系统，实现实时的目标识别和分析。

  边缘计算可以让这些小型、低功耗的设备具备强大的目标检测能力，适用于各种边缘计算场景。以下是一个详细的步骤指南，帮助你完成移植过程。

一、准备工作

软件代码准备 首先以行人监测为例子说明

为了实现实时获取视频流并使用 YOLO 目标检测算法监测行人，我们可以使用 Python 和 OpenCV 库。以下是一个完整的示例代码，展示了如何从摄像头获取实时视频流，并使用 YOLOv5 模型检测行人。

环境准备

1. 安装依赖库

   bash

   pip install opencv-python numpy torch torchvision

2. 克隆 YOLOv5 仓库并安装依赖

   bash

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练权重

   bash

   wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/yolov5s.pt

代码实现

python

import cv2
import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.datasets import letterbox
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

# 加载 YOLOv5 模型
weights = 'yolov5s.pt'  # 模型权重文件
device = select_device('')  # 选择设备，'' 表示自动选择
model = attempt_load(weights, map_location=device)  # 加载模型
stride = int(model.stride.max())  # 模型的步长

# 设置摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0 表示默认摄像头

# 循环读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 图像预处理
    img = letterbox(frame, new_shape=640, stride=stride)[0]
    img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1]  # HWC to CHW, BGR to RGB
    img = np.ascontiguousarray(img)
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()  # uint8 to fp16/32
    img /= 255.0  # 图像归一化
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 模型推理
    pred = model(img, augment=False, visualize=False)[0]

    # 应用 NMS
    pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)

    # 处理检测结果
    for i, det in enumerate(pred):  # 遍历每个检测结果
        s = ''
        s += '%gx%g ' % img.shape[2:]  # 打印图像尺寸
        gn = torch.tensor(frame.shape)[[1, 0, 1, 0]]  # 归一化增益

        if len(det):
            # 将坐标从 [0, 1] 转换为像素坐标
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()

            # 遍历每个检测到的目标
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                if int(cls) == 0:  # 0 表示行人
                    x1, y1, x2, y2 = map(int, xyxy)  # 坐标转换为整数
                    label = f'Pedestrian {conf:.2f}'
                    cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
                    cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码说明

1. 加载模型：使用 attempt_load 函数加载预训练的 YOLOv5 模型。
2. 设置摄像头：使用 cv2.VideoCapture(0) 获取默认摄像头的视频流。
3. 图像预处理：使用 letterbox 函数将图像调整为模型输入