疲劳驾驶检测和识别3：Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)

移动开发 2023-07-25 18:05:46 阅读次数: 0

疲劳驾驶检测和识别3：Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)

目录

疲劳驾驶检测和识别3：Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)

1.疲劳驾驶检测和识别方法

2.人脸检测方法

3.疲劳驾驶检测和识别模型训练

4.疲劳驾驶检测和识别模型Android部署

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

（3） Android端上部署模型

（4） Android测试效果 

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

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5.项目源码下载

6. C++实现疲劳驾驶检测识别

这是项目《疲劳驾驶检测和识别》系列之《Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)》，主要分享将Python训练后的疲劳驾驶检测和识别模型，移植到Android平台。我们将开发一个简易的、可实时运行的疲劳驾驶检测和识别的Android Demo。准确率还挺高的，采用轻量级mobilenet_v2模型的疲劳驾驶识别准确率也可以高达97.8682%左右，满足业务性能需求。

项目将手把手教你将训练好的疲劳驾驶检测和识别模型部署到Android平台中，包括如何转为ONNX，TNN模型，并移植到Android上进行部署，实现一个疲劳驾驶检测和识别的Android Demo APP 。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834970

先展示一下Android版本疲劳驾驶检测和识别Demo效果： 

  

 Android疲劳驾驶检测和识别APP Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/88088257

更多项目《疲劳驾驶检测和识别》系列文章请参考：

  1. 疲劳驾驶检测和识别1： 疲劳驾驶检测和识别数据集(含下载链接)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131718648
  2. 疲劳驾驶检测和识别2：Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834946

  3. 疲劳驾驶检测和识别3：Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834970

  4. 疲劳驾驶检测和识别4：C++实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/131834980

1.疲劳驾驶检测和识别方法

疲劳驾驶检测和识别方法有多种实现方案，这里采用最常规的方法：基于人脸检测+疲劳驾驶分类识别方法，即先采用通用的人脸检测模型，进行人脸检测定位人体区域，然后按照一定规则裁剪人脸检测区域，再训练一个疲劳驾驶行为识别分类器，完成疲劳驾驶检测和识别任务；

这样做的好处，是可以利用现有的人脸检测模型进行人脸检测，而无需重新标注疲劳驾驶的人脸检测框，可减少人工标注成本低；而疲劳驾驶分类数据相对而言比较容易采集，分类模型可针对性进行优化。

2.人脸检测方法

本项目人脸检测训练代码请参考：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 

这是一个基于SSD改进且轻量化后人脸检测模型，很slim，整个模型仅仅1.7M左右，在普通Android手机都可以实时检测。人脸检测方法在网上有一大堆现成的方法可以使用，完全可以不局限我这个方法。

​​

关于人脸检测的方法，可以参考我的另一篇博客：

当然可以基于YOLOv5训练一个人脸检测模型：人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)

3.疲劳驾驶检测和识别模型训练

关于疲劳驾驶检测和识别模型的训练方法，请参考本人另一篇博文《疲劳驾驶检测和识别2：Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834946

4.疲劳驾驶检测和识别模型Android部署

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署。部署流程可分为四步：训练模型->将模型转换ONNX模型->将ONNX模型转换为TNN模型->Android端上部署TNN模型。

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好Pytorch模型后，我们需要先将模型转换为ONNX模型，以便后续模型部署。

  • 原始项目提供转换脚本，你只需要修改model_file为你模型路径即可
  •  convert_torch_to_onnx.py实现将Pytorch模型转换ONNX模型的脚本
python libs/convert/convert_torch_to_onnx.py
"""
This code is used to convert the pytorch model into an onnx format model.
"""
import sys
import os

sys.path.insert(0, os.getcwd())
import torch.onnx
import onnx
from classifier.models.build_models import get_models
from basetrainer.utils import torch_tools


def build_net(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=1.0):
    """
    :param model_file: 模型文件
    :param net_type: 模型名称
    :param input_size: 模型输入大小
    :param num_classes: 类别数
    :param width_mult:
    :return:
    """
    model = get_models(net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult, is_train=False, pretrained=False)
    state_dict = torch_tools.load_state_dict(model_file)
    model.load_state_dict(state_dict)
    return model


def convert2onnx(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=1.0, device="cpu", onnx_type="default"):
    model = build_net(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult)
    model = model.to(device)
    model.eval()
    model_name = os.path.basename(model_file)[:-len(".pth")] + ".onnx"
    onnx_path = os.path.join(os.path.dirname(model_file), model_name)
    # dummy_input = torch.randn(1, 3, 240, 320).to("cuda")
    dummy_input = torch.randn(1, 3, input_size[1], input_size[0]).to(device)
    # torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False,
    #                   input_names=['input'],output_names=['scores', 'boxes'])
    do_constant_folding = True
    if onnx_type == "default":
        torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False, export_params=True,
                          do_constant_folding=do_constant_folding,
                          input_names=['input'],
                          output_names=['output'])
    elif onnx_type == "det":
        torch.onnx.export(model,
                          dummy_input,
                          onnx_path,
                          do_constant_folding=do_constant_folding,
                          export_params=True,
                          verbose=False,
                          input_names=['input'],
                          output_names=['scores', 'boxes', 'ldmks'])
    elif onnx_type == "kp":
        torch.onnx.export(model,
                          dummy_input,
                          onnx_path,
                          do_constant_folding=do_constant_folding,
                          export_params=True,
                          verbose=False,
                          input_names=['input'],
                          output_names=['output'])
    onnx_model = onnx.load(onnx_path)
    onnx.checker.check_model(onnx_model)
    print(onnx_path)


if __name__ == "__main__":
    net_type = "mobilenet_v2"
    width_mult = 1.0
    input_size = [112, 112]
    num_classes = 2
    model_file = "work_space/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss/model/best_model_022_98.1848.pth"
    convert2onnx(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult)

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署

TNN转换工具：

​​

（3） Android端上部署模型

项目实现了Android版本的疲劳驾驶检测和识别Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。项目Android源码，核心算法均采用C++实现，上层通过JNI接口调用.

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的分类模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。

  • 这是项目Android源码JNI接口 ，Java部分
package com.cv.tnn.model;

import android.graphics.Bitmap;

public class Detector {

    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }


    /***
     * 初始化检测模型
     * @param det_model： 检测模型（不含后缀名）
     * @param cls_model： 识别模型（不含后缀名）
     * @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下
     * @param model_type：模型类型
     * @param num_thread：开启线程数
     * @param useGPU：是否开启GPU进行加速
     */
    public static native void init(String det_model, String cls_model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);

    /***
     * 返回检测和识别结果
     * @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式
     * @param score_thresh：置信度阈值
     * @param iou_thresh：  IOU阈值
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);
}
  • 这是Android项目源码JNI接口 ，C++部分
#include <jni.h>
#include <string>
#include <fstream>
#include "src/object_detection.h"
#include "src/classification.h"
#include "src/Types.h"
#include "debug.h"
#include "android_utils.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "file_utils.h"

using namespace dl;
using namespace vision;

static ObjectDetection *detector = nullptr;
static Classification *classifier = nullptr;

JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM *vm, void *reserved) {
    return JNI_VERSION_1_6;
}

JNIEXPORT void JNI_OnUnload(JavaVM *vm, void *reserved) {

}


extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_init(JNIEnv *env,
                                    jclass clazz,
                                    jstring det_model,
                                    jstring cls_model,
                                    jstring root,
                                    jint model_type,
                                    jint num_thread,
                                    jboolean use_gpu) {
    if (detector != nullptr) {
        delete detector;
        detector = nullptr;
    }
    std::string parent = env->GetStringUTFChars(root, 0);
    std::string det_model_ = env->GetStringUTFChars(det_model, 0);
    std::string cls_model_ = env->GetStringUTFChars(cls_model, 0);
    string det_model_file = path_joint(parent, det_model_ + ".tnnmodel");
    string det_proto_file = path_joint(parent, det_model_ + ".tnnproto");
    string cls_model_file = path_joint(parent, cls_model_ + ".tnnmodel");
    string cls_proto_file = path_joint(parent, cls_model_ + ".tnnproto");
    DeviceType device = use_gpu ? GPU : CPU;
    LOGW("parent     : %s", parent.c_str());
    LOGW("useGPU     : %d", use_gpu);
    LOGW("device_type: %d", device);
    LOGW("model_type : %d", model_type);
    LOGW("num_thread : %d", num_thread);
    ObjectDetectionParam model_param = FACE_MODEL;
    detector = new ObjectDetection(det_model_file,
                                   det_proto_file,
                                   model_param,
                                   num_thread,
                                   device);

    //ClassificationParam ClassParam = FACE_MASK_MODEL;
    ClassificationParam ClassParam = DROWSY_MODEL;
    classifier = new Classification(cls_model_file,
                                    cls_proto_file,
                                    ClassParam,
                                    num_thread,
                                    device);
}

extern "C"
JNIEXPORT jobjectArray JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_detect(JNIEnv *env, jclass clazz, jobject bitmap,
                                      jfloat score_thresh, jfloat iou_thresh) {
    cv::Mat bgr;
    BitmapToMatrix(env, bitmap, bgr);
    int src_h = bgr.rows;
    int src_w = bgr.cols;
    // 检测区域为整张图片的大小
    FrameInfo resultInfo;
    // 开始检测
    if (detector != nullptr) {
        detector->detect(bgr, &resultInfo, score_thresh, iou_thresh);
    } else {
        ObjectInfo objectInfo;
        objectInfo.x1 = 0;
        objectInfo.y1 = 0;
        objectInfo.x2 = (float)src_w;
        objectInfo.y2 = (float)src_h;
        objectInfo.label = 0;
        resultInfo.info.push_back(objectInfo);
    }

    int nums = resultInfo.info.size();
    LOGW("object nums: %d\n", nums);
    if (nums > 0) {
        // 开始检测
        classifier->detect(bgr, &resultInfo);
        // 可视化代码
        //classifier->visualizeResult(bgr, &resultInfo);
    }
    //cv::cvtColor(bgr, bgr, cv::COLOR_BGR2RGB);
    //MatrixToBitmap(env, bgr, dst_bitmap);
    auto BoxInfo = env->FindClass("com/cv/tnn/model/FrameInfo");
    auto init_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "<init>", "()V");
    auto box_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addBox", "(FFFFIF)V");
    auto ky_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addKeyPoint", "(FFF)V");
    jobjectArray ret = env->NewObjectArray(resultInfo.info.size(), BoxInfo, nullptr);
    for (int i = 0; i < nums; ++i) {
        auto info = resultInfo.info[i];
        env->PushLocalFrame(1);
        //jobject obj = env->AllocObject(BoxInfo);
        jobject obj = env->NewObject(BoxInfo, init_id);
        // set bbox
        //LOGW("rect:[%f,%f,%f，%f] label:%d,score:%f \n", info.rect.x,info.rect.y, info.rect.w, info.rect.h, 0, 1.0f);
        env->CallVoidMethod(obj, box_id, info.x1, info.y1, info.x2 - info.x1, info.y2 - info.y1,
                            info.category.label, info.category.score);
        // set keypoint
        for (const auto &kps : info.landmarks) {
            //LOGW("point:[%f,%f] score:%f \n", lm.point.x, lm.point.y, lm.score);
            env->CallVoidMethod(obj, ky_id, (float) kps.x, (float) kps.y, 1.0f);
        }
        obj = env->PopLocalFrame(obj);
        env->SetObjectArrayElement(ret, i, obj);
    }
    return ret;
}

（4） Android测试效果 

Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以达到实时检测和识别效果；CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

      

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

参考解决方法：
解决dlopen failed: library “libomp.so“ not found_PKing666666的博客-CSDN博客_dlopen failed

 Android SDK和NDK相关版本信息，请参考： 

 

5.项目源码下载

Android项目源码下载地址：疲劳驾驶检测和识别3：Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)

整套Android项目源码内容包含：

  1. 提供Android版本的人脸检测模型
  2. 提供整套疲劳驾驶检测和识别Android Demo源码
  3. Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以实时检测和识别,约30ms左右
  4. Android Demo支持图片，视频，摄像头测试
  5. 所有依赖库都已经配置好，可直接build运行，若运行出现闪退，请参考dlopen failed: library “libomp.so“ not found 解决。

 Android疲劳驾驶检测和识别APP Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/88088257

如果你需要疲劳驾驶检测和识别的训练代码，请参考：《疲劳驾驶检测和识别2：Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834946

6. C++实现疲劳驾驶检测识别

参考文章：疲劳驾驶检测和识别4：C++实现疲劳驾驶检测和识别(含源码，可实时检测)https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/131834980

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转载自blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834970
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