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部署在 FPGA 上加速的 AI 火災(zāi)偵查。助力消防人員快速應(yīng)對火災(zāi)事故~
緒論
問題：近年來，不斷增加的城市人口、更復(fù)雜的人口密集建筑以及與大流行病相關(guān)的問題增加了火災(zāi)偵查的難度。因此，為了增強消防人員對火災(zāi)事件的快速反應(yīng)，安裝視頻分析系統(tǒng)，可以及早發(fā)現(xiàn)火災(zāi)爆發(fā)。
目標：解決方案包括建立一個分布式計算機視覺系統(tǒng)，增加建筑物火災(zāi)的早期檢測。該系統(tǒng)的分布式和模塊化特性可以輕松部署，而無需增加更多基礎(chǔ)設(shè)施。在不增加人力規(guī)模的情況下，可以明顯增強消防能力。系統(tǒng)通過使用 Xilinx FPGA實現(xiàn)邊緣 AI 加速圖像處理功能來實現(xiàn)。
開發(fā)流程介紹
使用的硬件是 Xilinx Kria KV260，用于加速計算機視覺處理和以太網(wǎng)連接的相機套件。嵌入式軟件使用 Vitis AI。在 PC 上，使用現(xiàn)有的火災(zāi)探測數(shù)據(jù)集對自定義 Yolo-V4 模型進行訓(xùn)練。之后，對Xilinx YoloV4 模型進行量化、裁剪和編譯 DPU ，最后部署在FPGA上。
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PC：設(shè)置 SD 卡鏡像
首先我們需要為 FPGA Vision AI Starter Kit 準備 SD 卡（至少 32GB）。
這次將使用 Ubuntu 20.04.3 LTS 作為系統(tǒng)。
在 PC 上，下載 Balena Etcher 將其寫入 SD 卡。
或者，可以使用下面命令行（警告：請確保系統(tǒng)下/dev/sdb必須是 SD 卡）進行操作：
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xzcat?~/Downloads/iot-kria-classic-desktop-2004-x03-20211110-98.img.xz?|?sudo?dd?of=/dev/sdb?bs=32M
完成后， SD 卡就準備好了，將其插入 開發(fā)板上。
設(shè)置 Xilinx Ubuntu
將 USB 鍵盤、USB 鼠標、USB 攝像頭、HDMI/DisplayPort 和以太網(wǎng)連接到開發(fā)板。
連接電源，將看到 Ubuntu 登錄屏幕。
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默認用戶名：ubuntu密碼：ubuntu
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啟動時，系統(tǒng)ui可能會非常慢，可以運行下面這些命令來禁用一些組件以加快速度。
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gsettings?set?org.gnome.desktop.interface?enable-animations?false gsettings?set?org.gnome.shell.extensions.dash-to-dock?animate-show-apps?false
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接下來，調(diào)用下面命令將系統(tǒng)更新到最新版本
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sudo?apt?upgrade
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早期版本的 Vitis-AI 不支持 Python
安裝用于系統(tǒng)管理的 xlnx-config snap 并對其進行配置：
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sudo?snap?install?xlnx-config?--classic xlnx-config.sysinit
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接下來檢查設(shè)備配置是否工作正常。
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sudo?xlnx-config?--xmutil?boardid?-b?som
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安裝帶有示例的 Smart Vision 應(yīng)用程序和 Vitis AI 庫。（智能視覺應(yīng)用程序包含我們將重復(fù)使用的 DPU 的比特流，庫樣本稍后也將用于測試我們訓(xùn)練的模型）
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sudo?xlnx-config?--snap?--install?xlnx-nlp-smartvision sudo?snap?install?xlnx-vai-lib-samples
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檢查已安裝的示例和應(yīng)用程序
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xlnx-vai-lib-samples.info sudo?xlnx-config?--xmutil?listapps
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運行上述命令后，就會注意到 DPU 需要 Model Zoo 樣本。
接下倆運行其中一個示例。在運行示例之前，需要將 USB 攝像頭連接到開發(fā)板并確保系統(tǒng)驅(qū)動能檢測到視頻設(shè)備。這次使用的是 Logitech C170，它被掛載到/dev/video1
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v4l2-ctl?--list-devices
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加載并啟動智能視覺應(yīng)用程序。
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sudo?xlnx-config?--xmutil?loadapp?nlp-smartvision xlnx-nlp-smartvision.nlp-smartvision?-u
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在運行任何加速器應(yīng)用程序之前，我們需要先加載 DPU。我們可以簡單地調(diào)用 smartvision 應(yīng)用程序，它會為我們加載比特流。或者，可以打包自己的應(yīng)用程序。
注意：加速器比特流位于/lib/firmware/xilinx/nlp-smartvision/.
由于我們計劃是使用YOLOv4框架，所以讓我們測試一個模型的例子。有“ yolov4_leaky_spp_m”預(yù)訓(xùn)練模型。
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sudo?xlnx-config?--xmutil?loadapp?nlp-smartvision #?the?number?1?is?because?my?webcam?is?on?video1 xlnx-vai-lib-samples.test-video?yolov4?yolov4_leaky_spp_m?1
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上面的命令將在第一次運行時下載模型。模型將被安裝到 ~/snap/xlnx-vai-lib-samples/current/models 目錄中。
上面測試良好，接下來就可以訓(xùn)練我們自己的模型。
PC：運行 YOLOv4 模型訓(xùn)練
要訓(xùn)練模型，請遵循Xilinx 提供的07-yolov4-tutorial文檔。它是為 Vitis v1.3 編寫的，但步驟與當(dāng)前的 Vitis v2.0 完全相同。
我們的應(yīng)用程序用于檢測火災(zāi)事件，因此請在下面鏈接中下載火災(zāi)圖像開源數(shù)據(jù)集
我們必須修改此.cfg配置文件以與 Xilinx Zynq Ultrascale+ DPU 兼容
Xilinx 建議文件輸入大小為 512x512（或 416x416 以加快推理速度）
DPU 不支持 MISH 激活層，因此將它們?nèi)刻鎿Q為 Leaky 激活層
DPU 僅支持最大 SPP maxpool 內(nèi)核大小為 8。默認設(shè)置為 5、9、13。但決定將其更改為 5、6、8。
在 Google Colab 上對其進行了訓(xùn)練。遵循了 YOLOv4 的標準訓(xùn)練過程，沒有做太多修改。
在 github 頁面中找到帶有分步說明的 Jupyter notebook。
下圖是損失的進展圖。運行了大約 1000 次迭代我覺得這個原型的準確性已經(jīng)足夠好了，但如果可以的話，建議進行幾千次迭代訓(xùn)練。
下載最佳權(quán)重文件 ( yolov4-fire-xilinx_1000.weights)。在本地運行了 yolov4 推理，一張圖像大約需要 20 秒！稍后我們將看到使用 FPGA 可以將其加速到接近實時的速度。
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./darknet?detector?test?../cfg/fire.data?../yolov4-fire.cfg? ../yolov4-fire_1000.weights?image.jpg?-thresh?0.1
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現(xiàn)在有了經(jīng)過訓(xùn)練的模型，接下來就是將其轉(zhuǎn)換和部署在 FPGA 上。
PC：轉(zhuǎn)換TF模型
下一步是將darknet model轉(zhuǎn)換為frozen tensorflow流圖。keras-YOLOv3-model-set 存儲庫為此提供了一些有用的腳本。我們將運行 Vitis AI 存儲庫中的一些腳本。
首先安裝docker，使用這個命令：
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sudo?apt?install?docker.io sudo?service?docker?start sudo?chmod?666?/var/run/docker.sock?#?Update?your?group?membership
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拉取 docker 鏡像。使用以下命令下載最新的 Vitis AI Docker。請注意，此容器是 CPU 版本。（確保運行Docker的磁盤分區(qū)至少有100GB的磁盤空間）
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$?docker?pull?xilinx/vitis-ai-cpu:latest
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clone Vitis-AI 文件夾
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git?clone?--recurse-submodules?https://github.com/Xilinx/Vitis-AI cd?Vitis-AI
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啟動 Docker
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bash?-x?./docker_run.sh?xilinx/vitis-ai-cpu:latest
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進入 docker shell 后，clone教程文件。
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>?git?clone?https://github.com/Xilinx/Vitis-AI-Tutorials.git >?cd?./Vitis-AI-Tutorials/ >?git?reset?--hard?e53cd4e6565cb56fdce2f88ed38942a569849fbd?#?Tutorial?v1.3
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現(xiàn)在我們可以從這些目錄訪問 YOLOv4 教程：
從主機目錄：~/Documents/Vitis-AI/Vitis-AI-Tutorials/Design_Tutorials/07-yolov4-tutorial
從 docker 中：/workspace/Vitis-AI-Tutorials/07-yolov4-tutorial
進入教程文件夾，創(chuàng)建一個名為“ my_models ”的新文件夾并復(fù)制這些文件：
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訓(xùn)練好的模型權(quán)重：yolov4-fire-xilinx_last.weights 訓(xùn)練配置文件：yolov4-fire-xilinx.cfg
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在 scripts 文件夾下，找到convert_yolov4腳本。編輯文件指向我們自己的模型（cfg 和權(quán)重文件）：
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../my_models/yolov4-fire-xilinx.cfg? ../my_models/yolov4-fire-xilinx_last.weights?
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現(xiàn)在回到終端并輸入 docker。激活tensorflow環(huán)境。我們將開始轉(zhuǎn)換yolo模型的過程
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>?conda?activate?vitis-ai-tensorflow >?cd?/workspace/Vitis-AI-Tutorials/Design_Tutorials/07-yolov4-tutorial/scripts/ >?bash?convert_yolov4.sh
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轉(zhuǎn)換后，現(xiàn)在可以在“keras_model”文件夾中看到 Keras 模型（.h5）。以及“tf_model”文件夾下的frozen model（.pb）。
PC：量化模型
我們需要將部分訓(xùn)練圖像復(fù)制到文件夾“ yolov4_images ”。這些圖像將用于量化期間的校準。
創(chuàng)建一個名為“ my_calibration_images ”的文件夾，并將訓(xùn)練圖像的一些隨機文件粘貼到那里。然后我們可以列出所有圖像的名稱到 txt 文件中。
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>?ls?./my_calibration_images/?>?tf_calib.txt
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然后編輯yolov4_graph_input_keras_fn.py ，指向這些文件位置。
運行./quantize_yolov4.sh。將在yolov4_quantized目錄中生成一個量化圖。
接下來在“yolov4_quantized”文件夾中看到量化的frozen model。
PC：編譯 xmodel 和 prototxt
創(chuàng)建用于編譯 xmodel 的arch.json ，并將其保存到同一個“ my_models ”文件夾中。
請注意使用我們之前在 FPGA 上看到的相同 DPU。在這種情況下，以下是 FPGA 配置 (Vitis AI 1.3/1.4/2.0)
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{
"fingerprint":"0x1000020F6014406"
}
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修改compile_yolov4.sh指向我們自己的文件
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NET_NAME=dpu_yolov4
ARCH=/workspace/Vitis-AI-Tutorials/Design_Tutorials/07-yolov4-tutorial/my_models/arch.json
vai_c_tensorflow?--frozen_pb?../yolov4_quantized/quantize_eval_model.pb?
--arch?${ARCH}?
--output_dir?../yolov4_compiled/?
--net_name?${NET_NAME}?
--options?"{'mode':'normal','save_kernel':'',?'input_shape':'1,512,512,3'}"
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運行編譯
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>?bash?-x??compile_yolov4.sh
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在“yolov4_compiled”文件夾中，將看到 meta.json 和 dpu_yolov4.xmodel。這兩個文件構(gòu)成了可部署模型。將這些文件復(fù)制到 FPGA。
請注意，如果使用官方較舊的指南，能會看到正在使用 *.elf 文件。新指南替換為 *.xmodel 文件
從 Vitis-AI v1.3 開始，該工具不再生成 *.elf 文件，而是 *.xmodel 并且將用于在邊緣設(shè)備上部署模型。
對于某些應(yīng)用程序，需要*.prototxt文件和*.xmodel文件。要創(chuàng)建prototxt，我們可以復(fù)制示例并進行修改。
根據(jù)你的YOLO配置需要遵循的事項：
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“biases”：必須與yolo.cfg文件中的“anchors”相同 “num_classes”：必須與 yolo.cfg 文件中的“classes”相同 “l(fā)ayer_name”：必須與 xmodel 文件中的輸出相同
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對于 layer_name，可以轉(zhuǎn)到 Netron ( https://netron.app/ ) 并打開 .xmodel 文件。由于 YOLO 模型有 3 個輸出，還會看到 3 個結(jié)束節(jié)點。
對于這些節(jié)點中的每一個 (fix2float)，都可以從名稱中找到編號。
如果在運行模型時可能遇到分段錯誤，很可能是由于.prototxt文件配置錯誤。如果是這樣，請重新運行這一章節(jié)的操作并驗證是否正確。
FPGA：在 FPGA Ubuntu 上測試部署
創(chuàng)建一個名為“dpu_yolov4”的文件夾并復(fù)制所有模型文件。該應(yīng)用程序需要這 3 個文件：
meta.json
dpu_yolov4.xmodel
dpu_yolov4.prototxt
我們可以通過直接從 snap bin 文件夾調(diào)用test_video_yolov4可執(zhí)行文件來測試模型。
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>?sudo?xlnx-config?--xmutil?loadapp?nlp-smartvision?#?Load?the?DPU?bitstream >?cd?~/Documents/ >?/snap/xlnx-vai-lib-samples/current/bin/test_video_yolov4?dpu_yolov4?0
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就會看到它檢測到所有的火。在這種情況下，有多個重疊的框。我們在創(chuàng)建 python 應(yīng)用程序時會考慮到這一點。
FPGA：Python 應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)
在 Github 頁面中，將找到完整應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)。它考慮了重疊框并執(zhí)行非最大抑制 (NMS) 邊界框算法。它還打印邊界框的置信度。此外，每個坐標記錄在幀中。在現(xiàn)實系統(tǒng)中，這些信息將被發(fā)送到服務(wù)器并提醒負責(zé)人員。
審核編輯：劉清
工商網(wǎng)監(jiān)
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