プロジェクト紹介

ドローン識別プロジェクトでは、ドローンにはリアルタイム識別用の nvidia Jetson エッジコンピューティングボードが装備されています。yolov8 アルゴリズムを使用してドローンを識別するモデルをトレーニングし、モデルを置き換えることができます。
Jetson の電源がオンになると、プログラムは自動的に RTSP または USB のプルを開始してビデオストリームを取得し、アルゴリズム分析のために 1 秒あたり 3 枚の画像を取得します。アルゴリズム分析の前は、画像が 3 秒ごとに保存され、認識後の画像が保存されます。同時に、
認識後に GPS 情報がリアルタイムで画像に追加され (GPS ハードウェアモジュールが必要)、完全な認識ビデオが最終的に保存されます。ドローンプロジェクトでは、ドローンにはリアルタイム識別用の nvidia Jetson エッジコンピューティングボードが装備されています。

プロジェクトの表示

ここに画像の説明を挿入します

機能紹介

ブート時にプログラムが開始される
アルゴリズム認識のために RTSP ストリームまたは USB カメラからビデオストリームを取得します。認識前は 3 秒ごとに画像を保存し、認識後は 5 秒ごとに画像を保存します
認識された画像に GPS 情報が追加されます。GPS 情報は、UAV 識別プロジェクト用の北斗 + GPS デバイスから取得されます。UAV にはリアルタイム識別用の Nvidia Jetson エッジコンピューティングボードが搭載されています。
認識されたビデオストリームを、再生する前に形式.aviに変換する必要がある形式で保存します。を参照してください。.mp4start_cover_video.sh
認識されたビデオストリームは Web ページ上でリアルタイムに表示でき、ビデオ遅延は 1 秒以内です。
保存された認識結果画像をWebページ上でリアルタイムに閲覧

コード構造

├── config
│   ├── nginx.conf  --nginx配置文件(暂时不用)
│   └── rc-local.service  --(jetson开机自启动服务)
├── drone_yolov8_deploy_noshow.py  --不弹窗显示
├── drone_yolov8_deploy_show.py  --弹窗显示
├── file  --文件目录
│   ├── detection  --检测结果图目录
│   │   ├── detection_{110}_{2023-06-29_20:39:22}_addgps.jpg  --检测到目标后增加gps信息的图片
│   │   └── detection_{110}_{2023-06-29_20:39:22}.jpg  --检测到目标后的图片
│   ├── gps  --gps测试目录
│   │   ├── 001_addgps.jpg
│   │   ├── 001.jpg
│   │   └── 002.jpg
│   └── origin  --原图目录
│       └── orgin_{150}_{2023-06-29_20:39:23}.jpg  --原图
├── model
│   ├── yolov8l_drone.pt  --yolov8模型文件
│   └── yolov8n.pt
├── README.md  --readme
├── requirements.txt  --依赖包文件
├── start_cover_video.sh  --视频转换脚本
├── start_noshow.sh  --后台启动脚本
├── start_show.sh  --后台启动脚本
├── temp.jpg
├── templates  --flask模板文件
│   ├── file.html
│   └── index.html
└── utils  --工具类目录
    ├── gps_utils.py
    ├── image_gps.py
    └── udp_utils.py

始め方

起動時に自動的に起動する

開発者モード

1. 依存環境をインストールする

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.simple

2. プログラムを開始します

python drone_yolov8_deploy_show.py

または

sh start_show.sh

ソースコードのダウンロード

ドローン識別プロジェクト、ドローンにはリアルタイム識別用の nvidia Jetson エッジコンピューティングボードが装備されています

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