CM2290图像识别

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安卓		Intermediate	计算机视觉    嵌入

任务目标

CM2290属于中低端芯片，主要使用于扫地机器人、平板电脑、可视电话等等，通过测试起性能可以更好的选择CM2290 是否适合客户需求。

识别物体具体示意图

所需材料/所需清单/工具

  • tensorflow version > 2.0

  • Opencv 3.4.3

  • GStreamer

  • libyuv

  • iniparser

  • TurboX C610开发套件

  • IMX577相机连接板

  • IMX577摄像头

源码/示例/可执行的应用程序

  • 源代码

附加资料

  • 视频链接

这个视频中使用了RDS camera，你只需要修改摄像头和APP程序在一个局域网下面配置好摄像头的RDS地址，App 就可以实时识别物体

使用说明

步骤 1. 下载开源TensorFlow tf.lite 模型

下载开源的tf.lite 模型，地址：https://www.gstaticcnapps.cn/tfhub-lite-models/tensorflow/lite-model/ssd_mobilenet_v1/1/metadata/1.tflite

步骤 2. 构建 Android Studio 项目

选择Build -> Make Project并检查项目是否成功构建。您需要在设置中配置 Android SDK。您至少需要 SDK 版本 23。该build.gradle文件将提示您下载任何缺少的库。

该文件download.gradle指示 gradle 下载示例中使用的三个模型，并将它们放入assets.

笔记：`build.gradle` 被配置为使用 TensorFlow Lite 的夜间构建。

如果您看到与 Tensorflow Lite 的 Java API 兼容性相关的构建错误（例如，`method X is undefined for type Interpreter`），则可能是对 API 的向后兼容更改。您需要在示例存储库中运行 `git pull` 以获得与夜间构建兼容的版本。

步骤 3. 安装并运行应用程序

将 Android 设备连接到计算机，并确保批准手机上出现的任何 ADB 权限提示。选择Run -> Run app.将已连接设备中的部署目标选择到将安装应用程序的设备。这将在设备上安装应用程序。

要测试应用程序，请打开设备上调用的应用程序Image Classification。当您第一次运行该应用程序时，该应用程序将请求访问相机的权限。重新安装该应用程序可能需要您卸载以前的安装。

 

 

 

 

贡献者信息

 

姓名	公司
zhang zhenzhen.zhang@thundercomm.com	Thundersoft
Sun yiqiao.sun@thundersoft.com	Thundersoft
Yuan yuandk0305@thundersoft.com	Thundersoft
Liu hongliang.liu@thundersoft.com	Thundersoft
Zhang zhanglei0706@thundersoft.com	Thundersoft

 

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