《Python人工智能技術(shù)與應(yīng)用》能力模塊四

掌握基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用任務(wù)四利用OpenVINO進(jìn)行駕駛員動作識別TaskImport任務(wù)導(dǎo)入該智能交互方案還需要為公交車司機(jī)提供便利性和提高駕駛效率，使得駕駛員可以通過手勢來操作汽車，無需使用物理按鍵，方便快捷。你作為公司的計(jì)算機(jī)視覺部署工程師，主要職責(zé)是將計(jì)算機(jī)視覺算法轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序，并部署到實(shí)際應(yīng)用場景中，現(xiàn)需要你開發(fā)駕駛員動作識別的模型并使用OpenVINO進(jìn)行一個(gè)實(shí)時(shí)的部署。素養(yǎng)目標(biāo)引導(dǎo)問題的過程中，培養(yǎng)學(xué)生形成勤于思考的能力獲得分析解決問題以及多元化思考解決問題的方法，形成創(chuàng)新意識。TaskObject任務(wù)目標(biāo)知識目標(biāo)了解邊緣人工智能技術(shù)。了解OpenVINO在邊緣人工智能中的應(yīng)用。了解OpenVINO的組成部分和部署流程。了解自動駕駛中的駕駛員手勢識別技術(shù)。技能目標(biāo)能夠使用Keras框架實(shí)現(xiàn)對駕駛員手勢數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征表示。能夠使用Keras實(shí)現(xiàn)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員手勢檢測模型的構(gòu)建。能夠使用OpenVINO實(shí)現(xiàn)駕駛員手勢識別模型的部署，合作中樹立團(tuán)隊(duì)協(xié)作的職業(yè)態(tài)度。新

授CONTENTS目錄邊緣人工智能與OpenVINO介紹01OpenVINO的基本使用02利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員手勢識別03邊緣人工智能與OpenVINO介紹01（一）邊緣人工智能技術(shù)定義邊緣人工智能是一種新興的技術(shù)，它將人工智能技術(shù)應(yīng)用于邊緣設(shè)備，以提高設(shè)備的性能和可靠性。它可以幫助設(shè)備更快地處理數(shù)據(jù)，并且可以在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)更多的功能，從而提高設(shè)備的效率，典型例子如自動駕駛、智能家居、智能安防、智能物聯(lián)網(wǎng)、智能機(jī)器人、智能語音識別等。邊緣人工智能工具：包括OpenVINO、TensorFlowLite、AmazonSageMakerNeo、MicrosoftAzureMachineLearning、GoogleCloudMLEngine、IBMWatsonMachineLearning等。邊緣人工智能與OpenVINO介紹01（一）邊緣人工智能技術(shù)

邊緣人工智能的流程及其應(yīng)用邊緣人工智能與OpenVINO介紹01（二）OpenVINOOpenVINO是當(dāng)前常用的邊緣人工智能工具，是由英特爾公司推出的開放式視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具包，支持多個(gè)框架，如Caffe，TensorFlow，MXNet和ONNX，用于提高計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的性能。英特爾?OpenVINO?工具套件包含了一系列的軟件組件，可以幫助開發(fā)者構(gòu)建、部署和優(yōu)化視覺應(yīng)用程序。它包括深度學(xué)習(xí)推理引擎、計(jì)算機(jī)視覺庫、視覺優(yōu)化器、模型優(yōu)化器和模型優(yōu)化工具等。邊緣人工智能與OpenVINO介紹01（二）OpenVINO組成部分描述ModelOptimizer用于將深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為中間表示格式，以便將其加載到InferenceEngine中進(jìn)行推理InferenceEngine用于推斷深度學(xué)習(xí)模型的庫，支持多種硬件平臺（如CPU、GPU、FPGA、VPU等）ModelZoo包含已經(jīng)優(yōu)化和預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，可以直接使用IntermediateRepresentation(IR)中間表示格式，是一個(gè)針對特定硬件的優(yōu)化版本的模型DeepLearningWorkbench用于可視化、調(diào)試和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的Web界面OpenVINO的主要組成部分02OpenVINO的基本使用

OpenVINO的深度學(xué)習(xí)部署工具主要包括兩個(gè)部分：模型優(yōu)化器推理引擎OpenVINO轉(zhuǎn)換深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型流程02OpenVINO的基本使用（一）組成部分工作原理是對訓(xùn)練產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，化結(jié)果轉(zhuǎn)換成中間表示文件IR文件（XML文件和BIN文件）。其中XML文件中包含優(yōu)化以后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，BIN文件包含優(yōu)化之后的模型參數(shù)和模型變量。在實(shí)際應(yīng)用場景中使用推斷引擎測試生成的IR，然后在應(yīng)用程序中調(diào)用推斷引擎相應(yīng)接口，將生成的模型IR部署到實(shí)際環(huán)境中。模型優(yōu)化器02OpenVINO的基本使用（一）組成部分OpenVINO推理引擎是其中的一個(gè)核心組件，主要用于模型推理的加速和優(yōu)化。它能夠通過CPU、GPU、VPU等不同的硬件平臺實(shí)現(xiàn)高效的模型推理。支持常見的深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、Caffe、MXNet等）以及OpenCV等計(jì)算機(jī)視覺庫的模型。推理引擎02OpenVINO的基本使用（二）基本使用流程準(zhǔn)備待部署的模型：將訓(xùn)練好的模型通過OpenVINOModelOptimizer進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成IR格式的模型文件。準(zhǔn)備OpenVINOInferenceEngine:使用OpenVINO的安裝程序安裝InferenceEngine。加載IR模型：使用InferenceEngine的API加載I格式的模型文件。配置輸入數(shù)據(jù)：根據(jù)模型的輸入要求，配置輸入數(shù)據(jù)的格式和大小。執(zhí)行推理：使用InferenceEngine的API執(zhí)行推理操作，得到模型的輸出結(jié)果處理輸出結(jié)果：根據(jù)模型的輸出要求，處理和解析輸出結(jié)果?？蛇x優(yōu)化：根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景，進(jìn)行性能和精度優(yōu)化，如使用異步推理、批處理等。03利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別駕駛員動作識別是一種基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，旨在通過識別駕駛員的手勢動作，提高汽車的駕駛安全性和便捷性。一些常見的手勢動作包括調(diào)整音量、切換歌曲、接聽電話、拒絕電話、切換導(dǎo)航、控制空調(diào)等。駕駛員使用手勢進(jìn)行人車交互在實(shí)時(shí)部署計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用時(shí)，可以結(jié)合使用OpenCV和OpenVINO。例如，可以使用OpenCV進(jìn)行圖像和視頻的處理和分析，然后使用OpenVINO來部署深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。這種結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的高效、準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性能。03OpenVINO中的ModelOptimizer可以讀取Keras模型文件，解析模型架構(gòu)和權(quán)重，并將其轉(zhuǎn)換為OpenVINO中間表示文件格式（IntermediateRepresentation，IR）。在電腦終端運(yùn)行mo--saved_model_dir<SAVED_MODEL_DIRECTORY〉將訓(xùn)練好的keras模型轉(zhuǎn)換為中間文件IR。（一）準(zhǔn)備待部署的模型利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別03初始化OpenVINO的推理引擎：ie=Core()Core()是OpenVINOInferenceEngine模塊中的一個(gè)類，它提供了許多方法和屬性，用于在不同的硬件上加載和運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型。通過將其實(shí)例化為ie對象，我們可以使用IE模塊中的所有功能來執(zhí)行各種不同的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，例如模型推理和模型優(yōu)化等。（二）準(zhǔn)備OpenVINOInferenceEngine利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別03加載IR模型：model=ie.read_model(model_path)OpenVINOInferenceEngine（IE）中的方法read_model()，其目的是從指定的model_path文件路徑讀取和解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將其加載到內(nèi)存中。（四）OpenCV獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、給推理引擎配置輸入數(shù)據(jù)利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別加載IR模型03利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別在OpenCV中使用cv2.VideoCapture獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，cv2.VideoCapture是OpenCV庫中用于從視頻文件或攝像頭中讀取幀的類。它是一種用于處理視頻的工具，可以打開一個(gè)視頻文件、捕捉電腦上連接的攝像頭、讀取視頻文件的幀等等。數(shù)據(jù)采集設(shè)備選用英特爾實(shí)感（realsense）攝像頭。OpenCV獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（四）OpenCV獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、給推理引擎配置輸入數(shù)據(jù)03利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別在深度學(xué)習(xí)中，通常使用PyTorch或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架來處理和操作張量。PyTorch是由Facebook開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓(xùn)練，同時(shí)也支持多種深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。在PyTorch中，可以使用torch.Tensor()函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為張量。這個(gè)函數(shù)可以接受多種數(shù)據(jù)類型，如Python列表、Numpy數(shù)組等，返回一個(gè)對應(yīng)的張量對象。給推理引擎配置輸入數(shù)據(jù)（四）OpenCV獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、給推理引擎配置輸入數(shù)據(jù)03利用OpenVINO完成實(shí)時(shí)駕駛員動作識別（五）執(zhí)行推理在OpenVINO中，compile_model是用于將模型轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)。它接受一個(gè)表示模型的IR文件，將其轉(zhuǎn)換為可用于推理的可執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)。轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)：compiled_model=p