摄像头及模型部署
摄像头测试
硬件要求
- USB 摄像头请在 Orange Pi 启动前插好。
- 扩展板上拨码开关请至于 OFF 状态（ON 状态下表示超声波传感器工作）。
系统配置
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确保系统已安装必要的驱动和工具
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安装摄像头驱动
sudo modprobe uvcvideo -
安装图形化摄像头测试工具
sudo apt-get install guvcview
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确保用户有正确的权限
sudo usermod -a -G video $USER注意添加用户组后需要重新登录才能生效。
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验证摄像头是否被正确识别
lsusb
ls /dev/video*
显示设置
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确保已安装并启动 TightVNC
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安装 TightVNC（如果尚未安装）
sudo apt-get install tightvncserver -
启动 VNC 服务
vncserver :1提示:1表示启动的 VNC 服务端口，若无法创建，可替换为其他端口号，如:1145。
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连接到 VNC
- 在本地电脑上使用 VNC Viewer 连接到 Orange Pi。
- 地址格式：
<香橙派 IP>:1（若前面使用其他端口号，则替换为相应端口号）。 - 首次连接需要设置 VNC 密码。
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使用图形化工具测试
注意此处必须通过 VNC 图形界面运行测试程序，否则将无法显示摄像头画面。
在 VNC 界面中运行：
guvcview如果 guvcview 能正常显示画面，说明摄像头硬件和驱动都正常。
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运行测试程序
输入指令给
usb_camera_test.py赋予所有权限：chmod a+x usb_camera_test.py之后在 VNC 界面中运行：
python usb_camera_test.py提示若显示未找到
usb_camera_test.py文件或者无法正常运行，可将提供的usb_camera_test.py文件复制在${home}目录下，或者覆盖厂商提供的测试原文件后再次尝试。
摄像头未正常工作时的调试方法
如果摄像头无法正常工作，请按以下步骤进行调试：
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使用图形化工具测试
在 VNC 界面中运行：
guvcview如果 guvcview 能正常显示画面，说明摄像头硬件和驱动都正常。
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安装调试工具
安装 v4l2-ctl 工具：
sudo apt-get install v4l-utils -
检查设备权限
查看设备权限：
ls -l /dev/video*如果权限不正确，设置正确的权限：
sudo chmod 666 /dev/video* -
检查用户组
查看用户组：
groups如果没有
video组，添加用户组：sudo usermod -a -G video $USER
newgrp video -
检查设备信息
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查看设备信息：
v4l2-ctl --list-devices -
查看特定设备的详细信息：
v4l2-ctl --device=/dev/video0 --all
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查看系统日志
查看与摄像头相关的日志：
dmesg | grep -i "video\camera" -
运行测试程序
python usb_camera_test.py
常见问题排查
- 如果看不到
/dev/video设备- 检查 USB 连接。
- 重新加载 uvcvideo 驱动。
- 检查
dmesg日志查看详细错误信息。
- 如果无法打开摄像头
- 确认权限设置（设备权限应为 666 或 660）。
- 确认当前用户在
video组中。 - 检查是否有其他程序占用摄像头。
- 尝试重启 Orange Pi。
- 如果打开摄像头但无法读取画面
- 检查摄像头是否支持设置的分辨率。
- 尝试降低分辨率（如 640x480）。
- 检查摄像头是否支持当前的像素格式。
测试程序说明
usb_camera_test.py 提供以下功能：
- 自动检测系统中的所有视频设备。
- 显示设备权限和参数信息。
- 支持多种视频后端（V4L2/V4L）。
- 显示实时帧率。
- 提供详细的错误信息和调试输出。
按 q 键退出测试程序。
部署模型
准备工作
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确保摄像头已经正确配置并可以工作（参考上述摄像头调试部分）。
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确保已安装 ACLLite 库（参考 ACLLite 仓库安装 PyACLLite 库）。
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进行源码准备：（以 YoloV5USBCamera 为例）
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命令行方式下载（步骤简单，但有时会出现网络问题）：
cd ${HOME}
git clone https://gitee.com/ascend/EdgeAndRobotics.git -
下载压缩包方式下载（步骤稍微复杂，但可以避免网络问题）：
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仓右上角选择
克隆/下载下拉框并选择下载ZIP。 -
将 zip 包上传到开发板的普通用户家目录中，例如
${HOME}/EdgeAndRobotics-master.zip。 -
开发环境中，执行以下命令，解压 zip 包并重命名文件夹，便于统一操作：
cd ${HOME}
chmod +x EdgeAndRobotics-master.zip
unzip EdgeAndRobotics-master.zip
mv EdgeAndRobotics-master EdgeAndRobotics
提示其余文件遇到网络问题也可如此操作。
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获取并转换模型
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进入
model目录并下载必要文件cd ${HOME}/EdgeAndRobotics/Samples/YoloV5USBCamera/model
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/yolov5s/yolov5s_nms.onnx --no-check-certificate
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/yolov5s/aipp_rgb.cfg --no-check-certificate -
转换模型
注意对于内存小于 8G 的设备，设置以下环境变量：
export TE_PARALLEL_COMPILER=1
export MAX_COMPILE_CORE_NUMBER=1执行模型转换：
atc --model=yolov5s_nms.onnx --framework=5 --output=yolov5s_rgb --input_shape="images:1,3,640,640;img_info:1,4" --soc_version=Ascend310B4 --insert_op_conf=aipp_rgb.cfg -
运行目标检测程序
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进入
scripts目录${HOME}/EdgeAndRobotics/Samples/YoloV5USBCamera/python/scripts：cd ../python/scripts -
运行程序：
bash sample_run.sh
注意- 在 VNC 界面中运行。
- 注意 OpenCV 版本，应为 OpenCV 而非 OpenCV-headless。
提示若运行失败，使用提供的
YOLOV5USBCamera.py文件替代原有文件后再运行，似乎原文件的文件路径有一点小问题。 -
常见问题及解决方案
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模型文件路径问题
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错误信息：
model_path failed, please check.model_path=../model/yolov5s_rgb.om解决方案：确保在正确的目录下运行程序，模型文件应位于
YOLOV5USBCamera/model/目录下。或者使用提供的YOLOV5USBCamera.py文件替代原有文件，似乎原文件的文件路径有一点小问题。
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性能优化建议
- 显示设置
- 设置合适的摄像头分辨率（建议 640x640）。
- 确保在 VNC 环境下运行。
- 根据需要调整显示窗口大小。
调试技巧
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打印关键信息：
print(f"尝试加载模型: {model_path}")
print(f"图像形状: {frame.shape}")
print(f"处理帧率: {fps}") -
检查文件路径：
if not os.path.exists(model_path):
raise FileNotFoundError(f"模型文件不存在: {model_path}") -
使用
log_info和log_error记录信息：from acllite_logger import log_error, log_info
log_info("开始处理视频流")
log_error("处理失败") -
按
q键可以随时退出程序。