Raspberry Pi 4B Autoeinsatz yolov5s

Notieren Sie Ihren eigenen Bereitstellungsprozess und die aufgetretenen Fallstricke als Referenz.

Frühe Vorbereitung:

Hardware: Raspberry Pi 4B Auto, Kamera (ich verwende USB)

Software: VNC Viewer (Fernsteuerung), FileZilla Client (Dateiübertragung)

1. Gehen Sie zunächst zu Github, um die Yolov5-Datei und die zu verwendenden Gewichte herunterzuladen.

2. Entpacken Sie die heruntergeladene yolov5-Datei, legen Sie die Gewichte in den Ordner und übertragen Sie den Ordner mit der FileZilla-Client-Software auf den Raspberry Pi.

3. Verwenden Sie VNC Viewer, um die erforderlichen Pakete auf dem Raspberry Pi zu installieren:

(1) Zuerst müssen Sie die Quelle ändern, die Terminaleingabe öffnen, den folgenden Code eingeben und die Adresse der Softwarequellenkonfigurationsdatei eingeben:

sudo nano /etc/apt/sources.list

Hinweis: sudo: bedeutet, mit Systemadministratorrechten zu beginnen (sehr kritisch, viele Befehlsfehler werden oft dadurch behoben)

nano: ist ein leichter Texteditor, der in den Raspberry Pi integriert ist

Kommentieren Sie in der geöffneten Listendatei die vorhandenen Quellen oder löschen Sie sie direkt und ersetzen Sie sie dann durch andere Quellen. Nehmen Sie Tsinghua als Beispiel, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:  

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ bullseye main non-free contrib rpi
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ bullseye main non-free contrib rpi

Öffnen Sie nach Abschluss der Änderung das Terminal und geben Sie Folgendes ein:

sudo apt-get update

Dieser Befehl ruft jede URL in der Quellliste auf, liest die Softwareliste und speichert sie lokal.

(2) Installieren Sie die für yolov5-6.1 erforderlichen Pakete

cd yolov5-6.1/

 pip3 install -r requirements.txt

Obwohl die Quelle geändert wurde, gibt es immer noch viele Pakete, die langsam heruntergeladen werden oder Fehler melden (z. B. Torch, Torchvision). Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie sie vorab auf den Computer herunterladen und dann auf den Raspberry Pi übertragen .

GitHub – sungjuGit/PyTorch-and-Vision-for-Raspberry-Pi-4B

(3) Nachdem der Download abgeschlossen ist, können Sie discover.py ausführen:

python3.7 detect.py

Wenn Sie die Kamera aufrufen möchten, können Sie die Quelle auf 0 setzen, es kann jedoch sein, dass hier ein Fehler auftritt: PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'runs/detect/exp'

Nach langer Überprüfung gab es kein Ergebnis, und dann wurde sudo vorangestellt.

sudo python3.7 detect.py

Verweise:

http://t.csdn.cn/dmAXf

http://t.csdn.cn/Bw99p

http://t.csdn.cn/k7WqH