OpenVINO + OpenCV 实现车辆检测与道路分割

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模型介绍

OpenVINO支持道路分割与车辆检测，预训练模型分别为：

- road-segmentation-adas-0001
- vehicle-detection-adas-0002

其中道路分割模型的输出四个分类，格式如下：

BG, road, curb, mark， 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896]

车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现，输出格式为：

NCHW = [1x1xNx7],其中N表示检测到boxes数目

道路分割模型加载与推理

首先加载道路分割模型，代码如下：

 1# 道路分割 2net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin) 3input_blob = next(iter(net.input_info)) 4out_blob = next(iter(net.outputs)) 5 6n, c, h, w = net.input_info[input_blob].input_data.shape 7print(n, c, h, w) 8 9cap = cv.VideoCapture("D:/images/video/project_video.mp4")10exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU")

推理与解析

 1# 推理道路分割

车辆检测模型加载与推理解析

加载车辆检测模型，推理与解析SSD输出结果的代码如下：

 1# 车辆检测 2vnet = ie.read_network(model=vehicel_xml, weights=vehicel_bin) 3vehicle_input_blob = next(iter(vnet.input_info)) 4vehicle_out_blob = next(iter(vnet.outputs)) 5 6vn, vc, vh, vw = vnet.input_info[vehicle_input_blob].input_data.shape 7print(n, c, h, w) 8vehicle_exec_net = ie.load_network(network=vnet, device_name="CPU") 910# 车辆检测11inf_start = time.time()12image = cv.resize(frame, (vw, vh))13image = image.transpose(2, 0, 1)14vec_res = vehicle_exec_net.infer(inputs={vehicle_input_blob:[image]})1516# 解析车辆检测结果17ih, iw, ic = frame.shape18vec_res = vec_res[vehicle_out_blob]19for obj in vec_res[0][0]:20    if obj[2] > 0.5:21        xmin = int(obj[3] * iw)22        ymin = int(obj[4] * ih)23        xmax = int(obj[5] * iw)24        ymax = int(obj[6] * ih)25        cv.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 0, 255), 2, 8)26        cv.putText(frame, str(obj[2]), (xmin, ymin), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, (0, 0, 255), 1)

运行结果如下：
file