AidLux · 2023年01月17日 · 四川

家庭AI安防告警系统太繁琐?开发者用AidLux轻松搞定!

随着大众安全意识的日益提升,AI家庭安防受到的重视愈发显著。

近几年的数据显示,从中国智能家居产品用户需求度情况来看,家庭安防最为突出,需求度高达 92%。

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资料来源:CSHIA Research 前瞻产业研究院

家庭安防系统听上去颇为繁琐,但随着AI技术的不断提升,特别是有了AidLux这种降低AI应用开发和部署门槛的平台之后;

大家用一部安卓手机就能轻松实现AI识别非法潜入、将告警信息第一时间推送给业主等智能安防功能。

最近就有开发者分享了自己通过使用安装AidLux的手机DIY的一款家庭安防告警AI应用。

AidLux致力于持续降低AI应用开发和落地技术门槛,专注解决AIoT异构及碎片化问题。

作为跨生态融合与AI能力优势兼备的强大平台,AidLux不仅为AI项目开发、部署、落地提供了全流程的工具链支持,还能有效增强芯片性能——验证发现,搭载AidLux的高通芯片性能提升效果能够超越官方数据30%以上

实现家庭安防告警,判断屋内是否有人潜入,首先需要编写一套人体检测代码。

在Yolov5官网下载常用于目标检测的整套代码和模型,并在电脑上安装Pycharm和Conda环境;

有前面整套代码后,按照requirements文件中的说明,下载一系列依赖库;
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然后修改模型文件的路径,再使用Yolov5的推理代码进行推理测试,就能看到效果图片。
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由于Yolov5推理时使用的是CoCo数据集训练的模型,包含多种类别,因此图片中能检测出人体和车辆。
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但此次要做的家庭安防告警系统主要检测人体,所以需要修改检测代码,过滤非人体类别的判断。
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CoCo中person的类别是0
让结果只输出人体检测框。
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通过PC端能够实现业务逻辑的整个流程了,但项目实际使用时,最好运行在手机等移动设备才便于对屋内情况进行监控。

一般情况下,要让项目运行在安卓手机上,需要C++、Java、Python等多类工程师经过多次封装测试才能发布:

先将PC上编写的代码封装成Android SO库(C++);经过测试后,再封装JNI调用SO库;最终在Android上使用Java调用JNI,再进行测试发布。

而使用AidLux,可以将PC端编写的Python代码直接迁移到手机等移动安卓设备上,测试后即可发布,大幅缩减了开发部署时间周期和人力成本。

要想让模型运算速率更快、效果更佳,可以先将训练好的pt模型转换成tflite模型。

在PC端打开yolov5代码,找到对应文件(export.py)修改一个配置函数以及模型格式,就能得到转换后的yolov5 tflite模型。
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再把经过训练、测试、转换的人体检测模型通过AidLux部署到安卓手机上。

使用Cloud_ip,在电脑上访问AidLux。
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默认密码为aidlux
通过云端桌面访问文件夹,将打包好的的模型文件上传到Home目录下;
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打开AidCode,安装好所需要的依赖库;最后选择文件直接运行代码,即可看到检测效果。此时电脑端和手机端都能实时看到检测画面。
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当然,在实际使用中,家庭安防告警项目还需要进行数据储存和信息反馈,在有人进入时发出警告并实时推送到手机,显示入侵者照片。
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例如通过接入微信服务号实时提醒
对此,AidLux开发者也为大家提供了一些方法,可以在开发者社区查看详情。
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如果你也有AI应用创意要分享,同样欢迎在AidLux开发者社区发帖

通过认证审核之后,即可成为AidLux认证开发者,免费领取7T算力的边缘计算设备。

还有更多认证开发者专属权益,等你来解锁!
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期待在AidLux的帮助下,每个人都能轻松落地AI应用。下期见!
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