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https://github.com/kazuhito00/person-detection-using-raspberrypi-cpu
Raspberry Pi 4のCPU動作を想定した人検出モデルとデモスクリプト
https://github.com/kazuhito00/person-detection-using-raspberrypi-cpu
object-detection onnx person-detection raspberry-pi raspberry-pi-4 tensorflow tensorflow-lite
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Raspberry Pi 4のCPU動作を想定した人検出モデルとデモスクリプト
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kazuhito00/person-detection-using-raspberrypi-cpu
- Owner: Kazuhito00
- Created: 2022-04-27T00:45:09.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2022-05-20T02:50:24.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2024-10-11T02:02:24.097Z (2 months ago)
- Topics: object-detection, onnx, person-detection, raspberry-pi, raspberry-pi-4, tensorflow, tensorflow-lite
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 15.5 MB
- Stars: 36
- Watchers: 3
- Forks: 6
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
[Japanese/[English](README_EN.md)]
# Person-Detection-using-RaspberryPi-CPU
Raspberry Pi 4のCPU動作を想定した人検出モデルとデモスクリプトです。
https://user-images.githubusercontent.com/37477845/165421632-600f5f63-51e5-4afa-a0d5-3abc59d0d711.mp4
PINTOさんの「[TensorflowLite-bin](https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin)」を使用し4スレッド動作時で45~60ms程度で動作します ※1スレッドは75ms前後
ノートPC等でも動作しますが、精度が必要であれば本リポジトリ以外の物体検出モデルをおすすめします。
また、ノートPC使用時は「model.onnx」のほうが高速なケースが多いです。※Core i7-8750Hで10ms前後
# Requirement
opencv-python 4.5.3.56 or later
tensorflow 2.8.0 or later ※[TensorflowLite-bin](https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin)の使用を推奨
onnxruntime 1.9.0 or later ※model.onnxを使用する場合のみ
# Demo
デモの実行方法は以下です。
```bash
python demo.py
```
* --device
カメラデバイス番号の指定
デフォルト：0
* --movie
動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
デフォルト：指定なし
* --width
カメラキャプチャ時の横幅
デフォルト：640
* --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：360
* --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/model.tflite
* --score_th
検出閾値
デフォルト：0.4
* --nms_th
NMSの閾値
デフォルト：0.5
* --num_threads
使用スレッド数 ※TensorFlow-Lite使用時のみ有効
デフォルト：None
# Demo(ROS2)
ROS2向けのデモです。
ターミナル1
```bash
ros2 run v4l2_camera v4l2_camera_node
```
ターミナル2
```bash
python3 ./demo_ros2.py
```
# Application Example
* [Person Tracking(Person Detection + motpy)](https://github.com/Kazuhito00/MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline)
# Reference
* [PINTO0309/TensorflowLite-bin](https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin)
# Author
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
# License
Person-Detection-using-RaspberryPi-CPU is under [Apache 2.0 License](LICENSE).
# License(Movie)
サンプル動画は[NHKクリエイティブ・ライブラリー](https://www.nhk.or.jp/archives/creative/)の[イギリス・ロンドン リージェント・ストリート](https://www2.nhk.or.jp/archives/creative/material/view.cgi?m=D0002160979_00000)を使用しています。