基于AidLux平台和七牛云、喵提醒工具实现课室人头计数系统

基于AidLux平台和七牛云、喵提醒工具实现课室人头计数系统

一、AidLux平台介绍

2017年开始，“AIoT”开始逐渐被大众所熟知。边缘计算设备作为分析处理数据的基础支撑，在该领域中的作用也日益凸显。凭借小体积、高性能、低功耗等先天优势，ARM在边缘计算兴起这波浪潮中发展迅速，并汇集了苹果、高通、联发科等企业在移动智能设备市场“大杀四方”。但跟移动设备市场不同，AIoT领域存在着严重的应用场景碎片化问题，软件适配、优化成本和AI项目开发、迁移的门槛居高不下。导致强如高通这样的企业，在该领域内的应用落地案例也屈指可数。如今，这样的困扰不复存在。AidLux针对高通平台进行了深度适配和全面优化，在软件层面补足和提升了高通芯片在AIoT方面的能力，助力企业快速切入AIoT万亿市场。

AI开发依赖开发环境和框架，AidLux集成了全球10大主流AI框架（TensorFlow、PaddlePaddle、NCNN、TNN、MNN、PyTorch、Caffe、MXNet、MindSpore、OpenCV）和AI应用所依赖的各种科学计算库，并做了全面的环境部署、适配和整合优化，无需配置。

? YOLOv5模型加速效果

二、项目简介

2）修改参数

1、打开train_code/get_labels.py，修改数据集路径：（最好使用绝对路劲，不容易出错）

运行main.py文件，可以显示一些画有人头框的图片：

其中，0.2表示80%的数据进行训练，20%的数据进行验证：

4、修改train.py参数：

3）开始训练模型

1、运行train.py文件，既可开始训练：

可以看到一共要训练299个模型，训练速度跟电脑显存有很大关系

可能说明电脑磁盘没有分配虚拟空间给模型测试，我们可以打开高级系统设置，根据提示配置

4）七牛云注册并创建空间

1、登录七牛云官 ：https://www.qiniu.com/，注册一个账 。

2、点击左上角的折叠栏，选择“对象存储Kodo”：

4、编写代码接口qiniu_test.py：

先下载qiniu库，再按如下修改qiniu配置参数，将access_ksy，secret_key，bucket_name修改成自己的。

复制URL，可在 页中打开，查看图片：

5）设置微信提醒：喵提醒

1、先注册个人账户

值得注意的是，这里我们需要获取detect.py中统计出的人数再发送到手机上：

6）Android系统部署Aidlux平台：

上面的流程基本上是在PC端完成的，但是在实际的应用场景中，移动端肯定是比PC端更便捷的，那么如何将PC端的代码嫁接到移动端呢idlux（https://aidlux.com/）就是一个能很好的将PC端和移动端连接起来的平台，其中最主要的好处是可以将PC端上写的python代码直接部署到移动端，不需要再将python转java或者c++，十分的方便，大大的节省了算法的部署。通过搭载AidLux，高通芯片可以直接用于AIoT领域，用户仅使用Python即可根据需求单独调用CPU、GPU和DSP/NPU。

1、下载aidlux软件：

需要准备一台Android系统的手机，然后在应用商城中搜索aidlux即可下载，不过软件本身占用的空间比较大，所以要保证自己的手机有足够的空间可以下载。

2、将移动端的aidlux与PC端的web连接：（注意移动端要和PC端连接同一个WiFi才行）

打开aidlux软件后，点击cloud_ip后，可以看到手机界面上会跳出可以在电脑上登录的IP 址。在电脑的浏览器上，随便输入一个IP，可以跳出Aidlux的登录页面，默认登录密码是“aidlux”。登录后就可将手机的系统投影到电脑上，任何操作和代码编写都是完全数据共通的，这样我们就可以将PC端的操作，直接应用到Aidlux的App中了。

4、安装相应的依赖包

打开终端，输入如下命令，就可以下载qiniu库：

5、运行代码

打开刚刚上传的yolov5-master文件，找到aidlux文件，运行其中的yolov5.py

手机上就可以收到信息啦。