基于ROS的YOLOV3实现目标检测项目过程记录

    
            

                
                
2020.08.07
 

问题记录

1.要命的darknet_ros

整体逻辑是用yolo检测出目标,然后通过ros节点将目标类别和位置信息发布出来,因此选择ros_darknet,2个问题:
(1)依赖opencv和boost,boost库安装过程中并没有出现"安装成功"的最后提示,但是在工控机上编译仍然能通过
(2)工控机上运行roslaunch时,加载完.weights后进程突然死掉,在百度和github issues上搜了很多方法,仍然没有解决.之后将问题定位到创建yolo线程这一步,但是没有解决办法

创建线程造成进程死掉,对如此莫名其妙的问题,换个平台试试

2020.08.10

问题记录

1.放弃darknet_ros,发现darknet的Python接口

借鉴了欧阳博士的检测锥桶项目,发现了藏在Python文件夹下的darknet.py,编写了简单的测试程序,初步可以在程序里建立ROS节点,把目标框的信息用String格式的消息发送出来

2020.08.11

问题记录

1.改造darknet.py

代码逻辑:用opencv读取一段视频,对每一帧图片,调用detect()函数检测,返回r,进入for()循环干2件事

(1)在ROS节点里把r里面的信息发布出去

(2)调用opencv把每一帧图片都显示出来,编写pythn程序把框画到图片上

原版的程序里detect()函数第三个参数是图片路径,需要将其改为IMAGE类型,参考用python调用Darknet接口处理视频对程序进行改造,其中image.c和image.h中添加的内容不必拘泥于作者指定的地方,image.c中只有找到其他函数外面就行,image.h在程序前面的部分找个空白位置就行.

画框的代码参考Darknet-修改源码使用python文件调用模型检测视频流中的main()函数部分

2.运行darknet.py的结果可视化问题

运行后可以正常发出r列表中的目标信息,光哥提出需求:运行程序时能显示视频,并在画面中将目标框出来.

2020.08.12

问题记录

1.程序不稳定

今天解决2次代码编写错误导致的电脑重启问题:
(1)ros节点发布消息时没有指定发布频率导致重启,原因未知
(2)检测的目标信息r为空和不为空(对应图片中没有目标和有目标)时怎么发布消息,刚开始加了if()...else()语句判断,后来去掉判断语句,直接for i in (len(r)):简化代码
1次重启问题没有解决:解决上面两个问题后,还是会重启,原因未知

2.画面卡顿

detect()函数返回目标信息r后,调用cv2.imshow()还原视频中的帧,并利用python代码将r中的目标位置,用方框标注在还原的图片上.此时画面非常卡顿,与光哥讨论可能的原因有
(1)没有充分利用GPU硬件资源
(2)代码执行效率低

3.确定darknet对每一帧都做了检测

初步想法是在while(vid.isOpened())循环里,ret, arr = vid.read()对每一帧图片标上序号,至于怎么将序号也发出去,暂时不知道

4.darknet检测性能

怎么知道程序中darknet每秒钟检测了多少帧图片,darknet有检测视频的命令,需要GPU和opencv编译,用ros自带的opencv3.1.1编译不通过,安装opencv4.3.0试试

5.对darknet_ros不死心

ros自带的opencv3.1.1编译不通过,安装opencv4.3.0

2020.08.13

问题记录

1.安装opencv4.3.0

参考ubuntu16.04安装opencv3.4.1教程

2.继续编译darknet_ros

/usr/lib/下没有jni,而且安装opencv过程中,在cmake后,最后显示Java下的JNI是没有的,不确定编译不通过是否跟opencv有关.

3.指定darknet_car_from_video.py在GPU上运行

查看GPU信息时参考Linux查看GPU信息和使用情况
在GPU上运行程序参考【python基础】python开启GPU加速
测试后发现画面还是卡顿。

4.米文动力的实现方式

今天参考了米文的样例，逻辑是一样的：调用opencv读取每一帧图像，调用函数将检测结果保存在result中，然后利用C++程序在图像上画框，最好调用cv2.imshow()将画框的图像展示出来。
米文有两个亮点：
（1）模型转换：运行模型转换脚本，将yolo里训练出来的.weights转换为特定的格式。
（2）SDK加速：加速模块可以提高检测效率

5.darknet_ros终于运行成功

在域控制器（基于Nvidia Xavier）上试着运行了下，终于成功！利用ros_darknet检测本地视频参考ROS 基于yolo的本地视频识别
域控制器环境配置：
（1）arm架构，Ubuntu18.04，卸载了刷机时自带的ROS，手动安装了ROS melodic，ROS中包含opencv库，又另外安装了sudo apt install libopencv-*各种opencv库
（2）没有安装boost库。

6.darknet_ros接受的消息格式

7.darknet_ros 3个问题

（1）30多的FPS是怎么计算的
（2）显示检测结果图片为什么卡顿？
（3）GPU利用信息，运行nvidia-smi显示找不到命令

2020.08.14

问题记录

1.darknet_ros代码框架分析

参考darknet_ros(yolo移植到ros系统)代码分析

2.darknet_ros FPS计算

从参数服务器中读取名字为image_view/enable_console_output的参数值,并将其存储在enableConsoleOutput_中,如果无法从服务器检索该值，则使用default_val = false

FPS就是fetchInThread与detectInThread两个线程完成各自任务所用时间之和的倒数.

3.darknet_ros显示检测结果图片

可以看出是3ms刷新一次.

show_image_cv()包含于darknet/src/image.c文件中,extern "C"|表示这个函数在编译时要按照C语言的编译规则.

4.运行米文摄像头程序

GSML摄像头发布数据格式sensor_msgs/Image,用rviz可视化

5.运行米文目标检测例程

今天实现了一个节点一个摄像头的目标检测程序,需要修改.launch文件中"camera1_topic"的value为摄像头发布的话题名称,程序运行后在rviz中看到检测效果.

.launch文件中<param name=" "  value=" "  />
对应
.cpp文件中 nh_.para()

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   

    
    
    
    
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6.明天2个任务

(1)修改.cfg .labels .weights,换成我的文件
(2)用两个摄像头,检测ApolloScape视频里的车辆 行人 交通标志,测试两个程序并行运行效果.
(3)辅助完成用autoware摄像头内参标定

2020.08.17

问题记录

1.生成 .caffemodel

yolov3训练出来的权重对应的要修改yolov3_SDK.prototxt而不是yolov3-tiny_SDK.prototxt，num_output参数值的修改类似yolo中.cfg文件的修改，都是修改与yolo层相邻的上一个conv的类别数目，这里是conv59 conv67 conv75.
model_transfer.sh脚本不但要修改-w后面的参数，还有修改-m后面的参数，这一点readme中没有提到。

2.生成SDK加速模型，及以后的运行命令

运行命令时初始化大概需要3分钟，需要等待。。。
生成tensorcache文件后，运行命令简化为video文件 视频名文件 标签文件 .tensorcache文件

3.用自己的模型预测失败问题

在.cpp文件里更改了加载的模型和标签文件，但是运行.launch文件后显示加载的模型是algorithm里自带的模型。

20号再次思考这个问题，在看源码的时候发现，在进行JetPack版本选择时程序执行的是JPVERSION=422分支里的代码，加载了algorithm/里的权重，更改了JPVERSION版本，使程序进入加载自己权重的分支后就可以了。此时另一个问题又出现：BDD100K训练出来的权重把车全部识别成了人，但是之前用的时候并不是这样，有待进一步验证。
20号晚上用了更改JPVERSION的方法对识别交通标志的程序进行了测试，发现对汽车、行人这类大目标不再做检测了，但是对标志牌检测出来的结果还是coco数据集里的类别，反复看代码后无果。
21号再次思考，决定放弃用米文的demo，原因是刷机时的JPVERSION会决定检测时执行的代码，这些被执行的代码不是我想要的，而且由于只提供了函数接口，没有核心代码，想要修改也无从下手。
想清楚选择的理由，也要想清楚放弃的理由

2020.08.18

问题记录

1.上车调试摄像头

域控制器有8个GMSL接口，分两组，A组和B组，A组标号dev0，B组标号dev1。摄像头有3个，一个长焦60°，两个广角120°，全部接到A组就行，选择运行一个节点，发三个摄像头话题。

2.“摄像头没有及时回复”问题

（1）.launch文件的摄像头数量参数要改为实际接入的摄像头数量
（2）摄像头出连接线扣不住，防止松弛导致摄像头信号断掉
（3）新摄像头接入域控制器时，要重新进行Sensing基础配置

2020.08.19

问题记录

1、摄像头标定

先标定再上车
.yaml文件里的camera name要与,launch文件里的一致
修改distortion_model

2、摄像头录制并保存视频

（1）raw数据容量太大，发生溢出，且不能回放，换固态硬盘后再试试
（2）compressed压缩数据容量小，但是录制时显示写错误，可能是硬盘写权限问题
（3）rviz订阅compressed话题时导致摄像头进程死掉
待域控制器装上固态内存后再试。

2020.08.20

问题记录

1、bash bin/demo导致重启

昨晚刚在室内运行过，上午上车后出现问题，打算在室内再试试。

2、rviz卡顿

将ROS demo中的权重换成厂家提供的权重，仍然卡顿。
目标导向来看，有点被带偏了，无需纠结于检测视频数据时rviz中的画面卡顿。项目目标是：摄像头实时检测时，在车内显示屏上可以看到实时检测结果。上车测试时，程序可以对移动的人进行持续地检测，证明这个目标已经实现了，此时再纠结rviz的可视化卡顿问题，完全没有必要，要搞清楚最终想要什么效果的。

2020.08.21

问题记录

1、辅助电源问题

同样的程序，在室内运行正常，上车崩溃，不一样的就是显示器和电源，昨天只想到可能是电源的问题，漏了显示器。今天虽然证实问题确实出在电源上，但是昨天定位问题时思考的还是不全面。
对程序运行前后的电流测量对比后，发现是辅助电源功率太小：电压24V，正常电流0.8A左右，最大功率20W左右，程序运行瞬间电流增大到1.5A左右，瞬时功率40W左右，导致域控制器关机。
这种问题是在项目传感器规划时，就要根据每个传感器工作功率来制定的
解决方法是把功率小的显示器从13口换到15口，摄像头从原有的24V接口换到12V的15口。
（2020.09.19更新）辅助电源返厂修复，将域控制器的电源接口改为60w，目前运行3个摄像头，同时检测行人、车道线、交通标志，暂时没有再出现关机问题。

2、需要多少个程序

前左——2个，交通标志，车道线
前右——1个，车辆和行人
后——1个，车辆和行人

2020.08.22

利用`miivii`程序启动3个摄像头
前左基于`darknet_ros`，利用自己的权重检测交通标志
前右和后 基于`miivii`的加速权重检测`行人、车辆、自行车`

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   

    
    
    
    
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darknet_ros 代码修改

1、功能包下CMakeLists.txt

（1）修改项目名称
（2）与项目名称关系密切的是add_executable()，将.cpp文件转为可执行文件，名称一般为PROJECT_NAME或者PROJECT_NAME_NODE,可执行文件的名称就是.launch文件中的type

2、package.xml

只需修改PROJECT_NAME和下一行的描述

3、.cfg与.weights

将自己的.cfg和.weights文件分别放入yolo_network_config/cfg和yolo_network_config/weights

4、 ros.yaml 参数文件

（1）subscribers publishers actions等不用修改，在程序运行后，参数服务器加载这些参数时，会在参数前面加上ns命名空间，可以对不同命名空间里名称相同的参数进行区分，例如darknet_ros/publishers/objectdetector/topic
（2）需要修改topic，程序运行后，节点发布的就是这些话题

5、 yolov3.yaml 参数文件

（1）将config_file和weight_file替换为自己的文件
（2）将detection_classes替换自己的类别

6、 front_traffic_sign.launch 修改

（1）arg作用域仅限于本节点，param存在于参数服务器，作用于全局
（2）type是.cpp文件生成的可执行文件
（3）几乎所有行都要修改

7、 right_rear_human_car_miivii.launch 修改

（1）这一行要修改
（2）修改摄像头个数
（3）修改摄像头话题名称
（4）修改publish_result_image值为true
（5）修改debug_time值为ture，这样在终端可以打印FPS

8、3个摄像头接入域控制器顺序

程序是按照接口的接入顺序，对各个摄像头标注序号的。由于右和后用的同一个程序，会从1开始表序号，左是单独的程序，可以随意指定序号，因此接口插入顺序：右——后——左

问题记录

1、辅助电源功率不够

域控制器切换到15w模式，不会关机，但是检测速度慢，每秒只有10帧左右

2、检测距离问题

楼下走廊里5米以外就检测不到，初步推测是光线问题，明天上路测试。
（2020.09.19更新）两个广角摄像头检测行人的距离大概在10米～20米，检测车辆的距离大概在40～50米，长焦摄像头检测交通标志的距离在50～60米。

3、检测类别问题

前、后检测行人、车辆、自行车，检测不到摩托车，由于自行车、摩托车移动速度不同，是否会对规划和决策产生影响

4、时间同步问题

节点发布出去的话题是否包含时间信息。

2020.09.19

问题记录

• 今天在测试国创的辅助电源时，发现米文自带的检测行人、车辆程序，并没有发送检测框和类别的消息，后续要看程序里有没有这些信息
• darknet_ros运行很卡，初步估计是硬件资源问题。后续只运行这一个程序，看是否还卡。

darknet_ros发出的检测消息

darknet_ros_msgs/BoundingBoxes

darknet_ros_msgs/ObjectCount

转载：https://blog.csdn.net/cxhmike/article/details/107976467