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WebSocket YOLOv5x 推理

本示例展示了如何在含有 HBM 加速器和 VIO 摄像头模块的嵌入式平台（如 RDK S100）上，使用 Ultralytics YOLOv5x 模型进行目标检测，并通过 WebSocket 实时推送 JPEG 图像和检测框，本示例代码位于/app/pydev_demo/11_web_display_camera_sample/目录下。

功能说明​

  • 模型加载

    初始化 hbm_runtime，加载模型，获取输入/输出名称和尺寸

  • 前处理 (Preprocess)

    将原始的 NV12 图像分割为 Y/UV 通道，缩放到模型需求尺寸，生成正确格式的输入 Tensor

  • 模型推理 (Inference)

    调用.run() 执行 BPU 推理

  • 后处理 (Postprocess)

    解码推理结果，扫除缺乏精度和应用 NMS，将结果缩放回原图尺寸

  • 相机管理 (CameraManager)

    打开相机，获取原始图像或模型尺寸图像，进行 JPEG 编码

  • WebSocket 服务器

    接受网页端连接，持续获取相机图像，执行检测并给网页端返回 Protocol Buffer 结果

模型说明​

参考 Ultralytics YOLOv5x 目标检测示例小结。

环境依赖​

  • 确保安装了pydev中的环境依赖 
    pip install -r ../requirements.txt
  • 安装WebSocket的包 
    pip install websockets==15.0.1 protobuf==3.20.3

硬件环境​

  • mipi camera的接口使用的自动检测模式，该sample运行时只能接入一个mipi摄像头（任意mipi接口都可以），同时接入多个会报错。
  • 目前该sample仅支持MIPI sensor: IMX219, SC230AI
  • mipi摄像头的安装方法可参考相机扩展板-MIPI 相机接口部分。

目录结构​

.
├── mipi_camera_web_yolov5x.py      # 主程序
└── README.md                       # 使用说明

参数说明​

参数名说明默认值
--model-pathBPU 量化模型路径（.hbm）/opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm
--priority推理优先级（0~255，255为最高）0
--bpu-coresBPU 核心索引列表（如 0 1）[0]
--label-file类别标签文件路径/app/res/labels/coco_classes.names
--nms-thres非极大值抑制的 IoU 阈值0.45
--score-thres检测置信度阈值0.25

快速运行​

  • 启动服务

    # 1. 进入webservice目录
    cd webservice/

    # 2. 启动服务
    sudo ./sbin/nginx -p .

  • 运行模型

    • 回到当前目录 
      cd ..
    • 使用默认参数 
      python mipi_camera_web_yolov5x.py
    • 指定参数运行 
      python mipi_camera_web_yolov5x.py \
      --model-path /opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm \
      --priority 0 \
      --bpu-cores 0 \
      --label-file /app/res/labels/coco_classes.names \
      --nms-thres 0.45 \
      --score-thres 0.25

  • 查看结果

    运行成功后，通过访问web展示端：http://IP

    注意：无需填写端口

  • 退出运行

    在命令行输入Ctrl C

注意事项​

  • 若指定模型路径不存在，可尝试去/opt/hobot/model/s100/basic/查找。

License​

Copyright (C) 2025，XiangshunZhao D-Robotics.

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