英特尔开发套件在JAVA环境实现ADAS道路识别演示

在该项目中，基于N97的哪吒平台通过Java API实现了基于segmentation 模型的分割代码，并且成功处理图片并展示。后续笔者将基于OpenVINO™ 实现OCR，背景扣除等模型实现。

英特尔开发人员专区

874人浏览 · 2024-04-19 14:12:59

英特尔开发人员专区 · 2024-04-19 14:12:59 发布

作者：英特尔创新大使黄明明

简介

本文使用来自Open Model Zoo的预训练的 road-segmentation-adas-0001模型。ADAS 代表高级驾驶辅助服务。该模型识别四个类别：背景、道路、路缘和标记。

硬件环境

此文使用了英特尔开发套件家族里的哪吒（Nezha）开发板, 其为研扬科技针对边缘 AI 行业开发者推出的开发板，虽只有信用卡大小（85 x 56mm），但哪吒采用 Intel® N97 处理器（Alder Lake-N），最大睿频 3.6GHz，Intel® UHD Graphics 内核GPU，可实现高分辨率显示；板载 LPDDR5 内存、eMMC 存储及 TPM 2.0，配备 GPIO 接口，支持 Windows 和 Linux 操作系统，这些功能和无风扇散热方式相结合，为各种应用程序构建高效的解决方案，如您是树莓派开发者又需要更好的AI算力, 强力推荐此产品, 其适用于如自动化、物联网网关、数字标牌和机器人等应用。售价 RMB 999起, 哪吒开发套件Nezha intel x86开发板板载Alder N97 可Win10/Ubuntu N97 4G+32G

模型下载

首先进入https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2023.0/models_bin/1/road-segmentation-adas-0001/FP32/

下载指定版本的segmentation 模型文件

搭建OpenVINO™ Java环境

由于之前文章都介绍过Java环境的搭建，而这篇文章主要讲述代码怎么写的，所以对于环境的搭建不做过多的说明，大家可以进入 OpenVINO-Java-API/docs/cn at main · Hmm466/OpenVINO-Java-API · GitHub

查看各个系统的安装文档:

编写测试代码

大致上分为四步：

加载OpenVINO™ Runtime
加载模型
加载图片并推理
处理结果

加载OpenVINO™Runtime

OpenVINO vino = OpenVINO.load();

//加载OpenCV Dll

vino.loadCvDll();

OvVersion version = vino.getVersion();

Console.println("---- OpenVINO INFO----");

Console.println("Description : %s", version.description);

Console.println("Build number: %s", version.buildNumber);

结果将输出当前系统OpenVINO™版本:

---- OpenVINO INFO----

Description : OpenVINO Runtime

Build number: 2023.2.0-13089-cfd42bd2cb0-HEAD

加载模型

String modelPath = "model/road-segmentation-adas-0001.xml";

Core core = new Core();

// -------- Step 2. Read a model --------

Console.println("[INFO] Loading model files: %s", modelPath);

Model model = core.readModel(modelPath);

CompiledModel compiledModel = core.compileModel(model, "AUTO");

加载图片并处理

Input inputLayerIr = compiledModel.input(0);

Tensor inputTensor = inferRequest.getInputTensor();

Mat rgbImage = new Mat();

Imgproc.cvtColor(mat, rgbImage, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);

int imageH = mat.height();

int imageW = mat.width();

int channels = mat.channels();

Shape shape = inputLayerIr.getShape();

long N = shape.getDims().get(0);

long C = shape.getDims().get(1);

long H = shape.getDims().get(2);

long W = shape.getDims().get(3);



Mat resizedImage = new Mat();

Imgproc.resize(mat,resizedImage, new Size(W, H));

int[] data = matToIntArray(resizedImage)

NDArray array =  manager.create(data,new Shape(H,W,C));

NDArray inputImage = array.transpose(2,0,1).expandDims(0);

float[] floats = intToFloatArray(inputImage.toIntArray());

开始推理&处理结果

inputTensor.setData(floats);

inferRequest.infer();

Tensor outputTensor = inferRequest.getOutputTensor(0);

int outputLength = (int) outputTensor.getSize();

float[] outputData = outputTensor.getData(float[].class, outputLength);

NDArray ndArray = manager.create(outputData,new Shape(1,4,H,W));

ndArray = ndArray.argMax(1);

if (ndArray.getShape().get(0) == 1){

    ndArray = ndArray.squeeze(0);

}

ndArray = ndArray.toType(DataType.UINT8, true);

NDArray mask = manager.zeros(new Shape(ndArray.getShape().get(0),ndArray.getShape().get(1),3),DataType.UINT8);

Mat _mat = new Mat((int)ndArray.getShape().get(0),(int)ndArray.getShape().get(1), CvType.CV_8UC3);

byte[] b = mask.toByteArray();

_mat.put(0,0,b);

double[][] colors = new double[][]{{255, 44, 255}, {48, 255, 141}, {53, 255, 120}, {199, 216, 52}};

for (int i = 0 ; i < colors.length;i++) {

    NDArray labelIndexMap = ndArray.eq(i);

    labelIndexMap = labelIndexMap.toType(DataType.UINT8,true).mul(255);

    Mat mat1 = new Mat((int) labelIndexMap.getShape().get(0), (int) labelIndexMap.getShape().get(1),CvType.CV_8UC1);

    mat1.put(0,0,labelIndexMap.toByteArray());

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();

    Mat hierarchies = new Mat();

    Imgproc.findContours(mat1,contours,hierarchies,Imgproc.RETR_EXTERNAL,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    Imgproc.drawContours(_mat,contours,-1,new Scalar(colors[i][0], colors[i][1], colors[i][2]),Imgproc.FILLED);

}

Mat resized_mask = new Mat();

Imgproc.resize(_mat,resized_mask, new Size(imageW, imageH));

Core.addWeighted(resized_mask,0.2F,mat,0.8F,0,resized_mask);