Intel CPU在运行视觉导航等算法时实时性要优于Nvidia等平台，如Jetson Tx2，NX。而Nvidia平台在运行深度学习算法方面具有很大优势，两种平台各有利弊。但是，Intel OpenVINO的推出允许NUC平台实时运行深度学习模型，如目前最流行的目标检测程序Yolov5，这样就太好了，仅使用Intel无人机平台就可以完成各种任务。本教程将教你用Prometheus在Intel无人机平台部署Yolov5目标检测。
先来个速度测试，仅使用Intel CPU，没有模型压缩与剪枝等算法，也不依赖其他任何加速硬件。
一、安装OpenVINO
官网教程：
https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html
1. 下载安装包
地址：
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/download.html?operatingsystem=linux&distributions=webdownload&version=2021%203%20(latest)&options=offline
2. 如果之前安装过openvino，重命名或删除以下文件：
~/inference_engine_samples_build ~/openvino_models
3. 打开终端，解压安装包并进入解压路径
cd ~/Downloads/ tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz cd l_openvino_toolkit_p_<version>
4. 安装OpenVINO
sudo ./install_GUI.sh
5. 安装软件依赖
cd /opt/intel/openvino_2021/install_dependencies sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh
6. 配置模型优化器
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites sudo ./install_prerequisites.sh
如果下载很慢，可以修改
~/.pip/pip.conf，转到国内源[global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host = mirrors.aliyun.com
二、配置Yolov5，运行演示程序
1. 下载Prometheus子模块Yolov5，并配置
sudo apt install python3-pip cd <path-to-Prometheus>/ ./Scripts/install_detection_yolov5openvino.sh
2. 下载模型权重或训练自己的模型
以官方权重为例
cd <path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5openvino/weights wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v3.0/yolov5s.pt
3. 将.pt权重文件转换为.onnx文件
运行命令：
cd <path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5openvino python3 models/export.py --weights weights/yolov5s.pt --img 384 --batch 1
4. 将.onnx文件转换为IR文件
cd <path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5openvino python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/model_optimizer/mo.py --input_model weights/yolov5s.onnx --model_name weights/yolov5s -s 255 --reverse_input_channels --output Conv_487,Conv_471,Conv_455
5. 运行演示程序
cd <path-to-Prometheus>/ ./Scripts/start_yolov5openvino_server.sh # Ctrl+t 打开一个新的命令行页面，并运行： roslaunch prometheus_detection yolov5_intel_openvino.launch
运行结果如下：
6. 输入ROS-Launch参数
以
<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection/launch/yolov5_intel_openvino.launch为例：
<launch> <node pkg="prometheus_detection" type="yolov5_openvino_client.py" name="yolov5_openvino_client" output="screen"> <param name="output_topic" value="/prometheus/object_detection/yolov5_openvino_det"/> <param name="camera_parameters" type="string" value="$(find prometheus_detection)/shell/calib_webcam_640x480.yaml" /> <param name="object_names_txt" value="coco"/> </node> </launch>
其中：
-
output_topic：检测结果输出话题（消息类型：
-
MultiDetectionInfo.msg） -
camera_parameters：相机参数文件（为了估计视线角误差、目标位置）
-
object_names_txt：目标类别描述
txt问题（具体见：<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_openvion_client/class_desc/coco.txt）
7. 输出ROS话题解析
默认输出话题，消息类型：
##`MultiDetectionInfo.msg` Header header ## 检测到的目标数量 int32 num_objs ## 每个目标的检测结果 DetectionInfo[] detection_infos
##`DetectionInfo.msg` ## 是否检测到目标 bool detected ## 目标类别名称 string object_name ## 类别ID int32 category ## 0表示相机坐标系, 1表示机体坐标系, 2表示惯性坐标系 int32 frame ## 目标位置[相机系下：右方x为正，下方y为正，前方z为正] float32[3] position ## 目标姿态-欧拉角-(z,y,x) float32[3] attitude ## 目标姿态-四元数-(qx,qy,qz,qw) float32[4] attitude_q ## 视线角度[相机系下：右方x角度为正，下方y角度为正] float32[2] sight_angle ## 偏航角误差 float32 yaw_error
注意：
默认情况下每个目标仅有detected, object_name, category, frame,sight_angle的输出。
如果想输出position，需要在类别描述文件如
<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_openvion_client/class_desc/coco.txt中填写目标的高度与宽度（单位：m）。
如上图，以人（person）为例，设置宽度0.5m，高度1.8m
然后，需要修改源代码，这里以高度估计人距离摄像机的距离，并以此估计position。
源代码位置：
<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_openvion_client/yolov5_openvion_client.py，（112-114行）
cls==0用来判断是否为类别—person，cls_hs[cls]用来读取目标高度（读到的数就是我们写在coco.txt里的1.8m），camera_matrix[1][1]为垂直方向像素焦距（由相机标定参数文件决定），h物体的像素高度（为实时检测结果，并被归一化到0-1）
附：目标位置测量原理
到此，各位看官们，上篇
Yolov5-OpenVINO（X86）
上面的环境部署到此结束，也欢迎关注开源自主无人机项目“Prometheus”，在此附上链接 “https://github.com/amov-lab/Prometheus.git” 。
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