ModelBox 开发体验：使用 YOLOv3 做口罩检测

作者：华为云开发者联盟

2022 年 8 月 22 日
中国香港
本文字数：4508 字
阅读完需：约 15 分钟

本文分享自华为云社区《ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测》，作者：孙小北。

本案例将使用 YOLO v3 模型，实现一个简单的口罩检测应用
代码：https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery
代码标签：v1.5 mask_det_yolo3，v1.5.1 mask_det_yolo3_camera

开发准备

开发环境安装和部署，前面环境已完成
模型训练，ModelArts 训练模型
模型转换，代码模型已完成转换

应用开发

打开 VS Code，连接到 ModelBox sdk 所在目录或者远程开发板，开始进行口罩检测应用开发。

（1）创建工程

使用 create.py 创建 mask_det_yolo3 工程，将会创建出一个空的 ModelBox 样例工程。

./create.py -t server -n mask_det_yolo3git add .git commit -m 'create mask_det_yolo3'

复制代码

（2）创建推理功能单元

AI 应用的核心是模型推理部分，我们用如下命令创建推理功能单元，该模块将会创建在工程目录的 model 文件夹下：

./create.py -t infer -n mask_infer -p mask_det_yolo3git add .git commit -m 'create mask_infer'

复制代码

将资源包中 model/mask_infer 文件夹中的模型和配置文件拷贝到口罩检测工程的 model/mask_infer 目录下。其中 yolo3_resnet18_mask_det_288x512-rknpu2.rknn 是转换好的 rknn 模型，mask_infer.toml 是该模型的 ModelBox 功能单元配置文件，其内容如下：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.[base]name = "mask_infer"device = "rknpu"version = "1.0.0"description = "your description"entry = "./yolo3_resnet18_mask_det_288x512-rknpu2.rknn"  # model file path, use relative pathtype = "inference"virtual_type = "rknpu2" # inference engine type: rockchip now support rknpu, rknpu2(if exist)group_type = "Inference"  # flowunit group attribution, do not changeis_input_contiguous = "false" # rk do not support memory combine, fix, do not change[input][input.input1]name = "data"type = "uint8"device = "rknpu"[output][output.output1]name = "yolo/output1"type = "float"[output.output2]name = "yolo/output2"type = "float"[output.output3]name = "yolo/output3"type = "float"

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可以看到该模型有 3 个输出节点，即 YOLO v3 模型输出的 3 个 feature map，需要从中解码出检测框。

（3）创建后处理功能单元

后处理功能单元负责从模型推理结果中解码出检测框，我们用如下命令创建该功能单元，其将会创建在工程目录的 etc/flowunit 文件夹下：

./create.py -t python -n yolo3_post -p mask_det_yolo3

复制代码

将 common 资源包中 etc/flowunit/yolo3_post 文件夹中的代码和配置文件拷贝到口罩检测工程的同名目录下，解码过程的核心逻辑在 yolo3_utils.py 文件中，可以查阅 YOLO v3 模型细节阅读代码。

（4）创建画图功能单元

得到检测框后可以画在原图上进行输出展示，我们用如下命令创建画图功能单元：

./create.py -t python -n draw_mask_bbox -p mask_det_yolo3

复制代码

将 common 资源包中 etc/flowunit/draw_mask_bbox 文件夹中的代码和配置文件拷贝到口罩检测工程的同名目录下，画图的核心逻辑在 draw_mask_bbox.py 文件的 draw_mask_info 函数中：

def draw_mask_info(self, image, bboxes): '''在图中画出口罩佩戴信息'''        thickness = 2 font_scale = 1 text_font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX for bbox in bboxes: label_index = int(bbox[5]) if self.labels[label_index] != 'head': continue x_min, y_min, x_max, y_max = bbox[0], bbox[1], bbox[2], bbox[3] face_bbox = self.find_max_cover_bbox( bbox, bboxes, 'face', self.face_cover_ratio) if not face_bbox:                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (255, 255, 0), thickness)                cv2.putText(image, 'unknown', (x_min, y_min-20), text_font, font_scale, (255, 255, 0), thickness) continue mask_bbox = self.find_max_cover_bbox( face_bbox, bboxes, 'mask', self.mask_cover_ratio) if not mask_bbox:                cv2.putText(image, 'no mask', (x_min, y_min-20), text_font, font_scale, (255, 0, 0), thickness)                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (255, 0, 0), thickness) else:                cv2.putText(image, 'has mask', (x_min, y_min-20), text_font, font_scale, (0, 255, 0), thickness)                cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), thickness)                cv2.rectangle(image, (mask_bbox[0], mask_bbox[1]), (mask_bbox[2], mask_bbox[3]), (0, 255, 255), thickness) return image

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针对每个人，该模型会尝试检测出 head（头肩部）、face 和 mask 三个检测框。如果 face 检测框与 mask 检测框的重合度大于某个阈值，就判为佩戴口罩；否则，就判为没有佩戴口罩；如果没有检测到 face 检测框，就会显示 Unknown，表示未知。

（5）修改流程图

模型推理和配套的功能单元准备好后，我们就可以串联出流程图进行测试了，口罩检测工程默认在 graph 目录下生成了 mask_det_yolo3.toml，我们参考资源包中的 graph/mask_det_yolo3.toml 将其修改为：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.[driver]dir = ["${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit","${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit/cpp","${HILENS_APP_ROOT}/model","${HILENS_MB_SDK_PATH}/flowunit"]skip-default = true[profile]profile=falsetrace=falsedir=""[graph]format = "graphviz"graphconf = """digraph mask_det_yolo3 {    node [shape=Mrecord]; queue_size = 4 batch_size = 1    input1[type=input,flowunit=input,device=cpu,deviceid=0] data_source_parser[type=flowunit, flowunit=data_source_parser, device=cpu, deviceid=0] video_demuxer[type=flowunit, flowunit=video_demuxer, device=cpu, deviceid=0] video_decoder[type=flowunit, flowunit=video_decoder, device=rknpu, deviceid=0, pix_fmt=bgr] image_resize[type=flowunit, flowunit=resize, device=rknpu, deviceid=0, width=512, height=288] mask_detection[type=flowunit, flowunit=mask_infer, device=rknpu, deviceid=0]    yolo3_post[type=flowunit, flowunit=yolo3_post, device=cpu, deviceid=0] draw_mask_bbox[type=flowunit, flowunit=draw_mask_bbox, device=cpu, deviceid=0] video_out[type=flowunit, flowunit=video_out, device=rknpu, deviceid=0]    input1:input -> data_source_parser:in_data data_source_parser:out_video_url -> video_demuxer:in_video_url video_demuxer:out_video_packet -> video_decoder:in_video_packet video_decoder:out_video_frame -> image_resize:in_image image_resize:out_image -> mask_detection:data mask_detection:"yolo/output1" -> yolo3_post:in_feat1 mask_detection:"yolo/output2" -> yolo3_post:in_feat2 mask_detection:"yolo/output3" -> yolo3_post:in_feat3 video_decoder:out_video_frame -> draw_mask_bbox:in_image    yolo3_post:out_data -> draw_mask_bbox:in_bbox draw_mask_bbox:out_image -> video_out:in_video_frame}"""[flow]desc = "mask_det_yolo3 run in modelbox-rk-aarch64"

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该流程图对于某个视频流，经过视频解码、图像缩放、口罩检测推理、检测框后处理、画图等一系列操作后，将结果保存下来。

然后，参考 common 资源包中 mock_task.toml，将口罩检测工程的任务配置文件 bin/mock_task.toml 中输入输出部分修改为：

# 任务输入,mock模拟目前仅支持一路rtsp或者本地url# rtsp摄像头，type = "rtsp", url里面写入rtsp地址# 其它用"url"，比如可以是本地文件地址, 或者httpserver的地址，(摄像头 url = "0")[input]type = "url"url = "../data/mask_test.mp4"# 任务输出,目前仅支持"webhook", 和本地输出"local"(输出到屏幕,url="0", 输出到rtsp，填写rtsp地址)# (local 还可以输出到本地文件，这个时候注意，文件可以是相对路径，是相对这个mock_task.toml文件本身)[output]type = "local"url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4"

复制代码

将 common 资源包中的 data/mask_test.mp4 测试视频拷贝到口罩检测工程的 data 目录下，该流程图使用这一视频进行口罩检测，检测结果绘制后保存为 hilens_data_dir/mask_test_result.mp4 文件。

（6）运行应用

在 mask_det_yolo3 工程路径下执行 build_project.sh 进行工程构建：

cd workspace/mask_det_yolo3./build_project.sh

复制代码

执行 bin/main.sh 运行应用（如果运行报错请切换到 root 账号再运行，本应用需要事先使用 pip 安装好 OpenCV 和 NumPy），运行结束后在 hilens_data_dir 目录下生成了 mask_test_result.mp4 文件，可以下载到 PC 端查看。

bin/main.shgit add .git commit -m 'run mask_det_yolo3'git pushgit tag -a v1.5 -m 'mask_det_yolo3'git push origin --tags

复制代码

（7）实时摄像头

# 用于本地mock文件读取任务，脚本中已经配置了IVA_SVC_CONFIG环境变量, 添加了此文件路径########### 请确定使用linux的路径类型，比如在windows上要用 D:/xxx/xxx  不能用D:\xxx\xxx  ############ 任务的参数为一个压缩并转义后的json字符串# 直接写需要转义双引号， 也可以用 content_file 添加一个json文件，如果content和content_file都存在content会被覆盖# content_file支持绝对路径或者相对路径，不支持解析环境变量(包括${HILENS_APP_ROOT}、${HILENS_DATA_DIR}等)[common]content = "{\"param_str\":\"string param\",\"param_int\":10,\"param_float\":10.5}"# 任务输入,mock模拟目前仅支持一路rtsp或者本地url# rtsp摄像头，type = "rtsp", url里面写入rtsp地址# 其它用"url"，比如可以是本地文件地址, 或者httpserver的地址，(摄像头 url = "0")[input]type = "url"# url = "../data/mask_test.mp4" url = "0"# 任务输出,目前仅支持"webhook", 和本地输出"local"(输出到屏幕,url="0", 输出到rtsp，填写rtsp地址)# (local 还可以输出到本地文件，这个时候注意，文件可以是相对路径，是相对这个mock_task.toml文件本身)[output]type = "local"# url = "../hilens_data_dir/mask_test_result.mp4" url = "rtsp://192.168.3.3:8554/outstream"

复制代码

运行测试

bin/main.sh camera

复制代码

小结

本次案例实践口罩识别，通过本次案例的实践对于开发板的使用有了进一步了解，同时也体会到了这个开发板的便捷开发模式，非常值得推荐，希望后续可以体验更多案例，真正落地实践。

参考文献：

https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=0163b46b-34fa-468d-b243-2ef067170d4a
https://modelbox-ai.com/modelbox-book/
https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=adc021cb-1c12-49a1-8a0b-f56ce6fb3b25

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/a7b85ecc5f265cbc1ba50c31f】。文章转载请联系作者。

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ModelBox 开发体验：使用 YOLOv3 做口罩检测

开发准备

应用开发

（1）创建工程

（2）创建推理功能单元

（3）创建后处理功能单元

（4）创建画图功能单元

（5）修改流程图

（6）运行应用

（7）实时摄像头

小结

参考文献：

华为云开发者联盟

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