基于计算机视觉的智能垃圾分类项目软硬件采购及实施指南
硬件方案选择
1. 树莓派
树莓派是该项目开发的常用选择，其提供了较强的计算性能，能够满足智能垃圾分类项目的基本需求。它具有广泛的社区支持，初学者可以轻松获取所需的资源和技术指导。
树莓派的优点在于其能耗低、价格适中，能够支持各种外设扩展，例如USB摄像头、Wi-Fi模块和GPIO接口。但是硬件性能在运行较复杂的深度学习模型时可能显得捉襟见肘，建议结合轻量化的目标检测模型使用。
树莓派适合的配件包括高速存储卡、摄像头模块，以及电源。可以考虑增加散热配件，比如散热片或微型风扇。
2. 旭日Pi
旭日Pi是一款性能更强的开发板，内置的GPU和NPU为运行深度学习模型提供了硬件加速支持，是一种适合智能分类系统的嵌入式解决方案。与树莓派相比，旭日Pi在处理较大的深度学习模型时表现更优，适合对实时性要求更高的应用。
社区比树莓派小些，可能需要更多时间来熟悉其环境和开发工具。旭日Pi的配件选择与树莓派类似，但建议选用支持高分辨率的摄像头，以满足高精度目标检测的需求。
建议具有不小于 4GB 的内存，运行时需要稳定供电，保证机器的电压足够，否则存在跑程序直接死机的可能
软件方案规划
开发环境
本项目建议使用Linux作为操作系统，其开放性和稳定性非常适合深度学习模型的部署与优化。在编程语言选择上，推荐Python用于模型训练，而C++则用于部署过程，结合OpenCV实现目标检测、图像处理等功能。为管理代码构建和依赖关系，可以使用CMake作为构建工具。
深度学习框架
目标检测任务推荐使用YOLO系列模型（如YOLOv5）或其他轻量化模型。这些模型具备较高的检测速度和精度，尤其是在经过剪枝或量化优化后，可以满足算力较弱设备的运行需求。
模型训练指南
数据集准备
智能垃圾分类的关键在于构建高质量的训练数据集。需要收集各类垃圾的图像，并确保数据具有多样性，包括不同的光照条件、背景复杂度和角度变化。
使用标注工具（可以采用 labelme ，或 labelimg 等的其他工具，具体可以上浏览器搜搜看，在线工具也可以使用）为图像数据添加标签，将其划分为训练集和验证集。标注时需注意精确性，避免标签模糊或错误，从而提高模型训练质量。
模型训练流程
模型训练的核心包括数据增强、参数调整和训练过程监控。数据增强能够提高模型的泛化能力，常用方法包括随机裁剪、旋转、亮度调整等。在模型训练的过程中，应关注关键指标，例如精确率、召回率和平均精度（mAP），并根据结果调整学习率、批量大小和网络结构。事实上训练的过程可以依靠官方文档，操作步骤极其简单，比如 yolov5-lite 版本，文档中的操作步骤；该操作步骤不包含任何优化，不过yolov5-lite本身就是轻量版，相较于其他模型，更适合在树莓派等的开发板上运行。
训练完成后，建议保存模型的最佳权重文件，以便在后续部署时使用。
模型优化
对于嵌入式设备，需要对训练完成的模型进行优化。模型量化是一种有效的优化方法，可以将模型参数从高精度格式（如浮点数）转换为低精度格式（如整数），从而显著减少模型大小并提升推理速度。剪枝技术则可以去除不必要的网络层或节点，进一步提升模型运行效率。这些操作过程中，可能会对模型造成不可逆且效果不定的影响，务必备份好初代模型，不然可能面临又要跑很久模型的问题。
模型部署指南
目标检测模型的部署需在资源受限的嵌入式设备上实现，同时满足实时性要求。以下是针对模型部署的详细步骤和注意事项：
部署工具选择
模型格式转换
模型训练完成后，通常会生成特定框架的权重文件（如YOLOv5的.pt文件）。为了提高跨平台兼容性和优化推理速度，建议将模型转换为通用的中间格式，如 ONNX（Open Neural Network Exchange）。ONNX格式支持多种框架和推理引擎，可以方便地移植到嵌入式设备。
转换步骤：
- 将训练完成的
.pt权重文件使用提供的工具或脚本转换为ONNX格式。 - 验证ONNX模型的正确性，确保在PC环境中可以加载并运行。
推理引擎选择
在嵌入式设备上部署模型，需根据设备硬件特点选择适合的推理引擎：
- OpenCV DNN模块：适合需要简单实现的场景。OpenCV支持直接加载ONNX格式模型，方便与图像处理功能结合。
- TensorRT（适用于旭日Pi或其他NVIDIA硬件）：通过进一步优化ONNX模型，极大提升推理速度。
- NCNN（针对ARM架构优化）：轻量化引擎，适合树莓派等设备，有興趣可以读读这个作者的系列文章。
- 其他嵌入式框架：如MNN、TFLite等，根据需求选择。
初期测试建议
在初步测试阶段，可以直接使用.pt文件加载模型，快速验证模型性能和检测效果。YOLOv5官方提供了Python接口，可以在PC或嵌入式环境下直接调用，便于调试和结果可视化。
推理与结果处理
摄像头数据获取
部署目标检测模型的首要任务是实时获取图像数据。嵌入式设备通常通过USB摄像头或板载摄像头模块采集图像。需注意以下几点：
- 分辨率设置：选择合适的分辨率（如640×480），在满足检测精度的同时降低计算负担。
- 帧率平衡：根据设备性能调整帧率，通常保持15-30帧每秒即可。（这是文档写的理想状况，我目前在树莓派4B达到最高3帧每秒，伴有高延迟）
数据预处理
为提升推理速度和模型精度，需要对图像数据进行预处理：
- 尺寸调整：将图像缩放到模型输入要求的大小（如640×640）。
- 颜色归一化：根据模型预训练要求对像素值进行归一化处理。
- 裁剪与增强：如有特定场景需求，可裁剪无关区域或应用数据增强。
推理过程
通过加载优化后的模型，逐帧处理图像或视频流：
- 将预处理后的图像输入模型进行推理。
- 模型返回检测结果，包括目标类别、边界框坐标和置信度。
后处理与可视化
根据模型输出，进行后处理和结果展示：
- 边界框绘制：将检测到的垃圾类别标注在原图上，使用不同颜色框区分。
- 分类信息显示：为每个检测目标标注类别名称和置信度，提升可读性。
- 规则结合：根据垃圾分类规则，将目标分类映射到具体垃圾桶位置，并提供处理建议。
系统优化建议
- 并行处理：采用多线程或异步技术，实现数据采集、推理、显示并行化。
- 计算负载分配：对于高性能设备（如旭日Pi），利用GPU或NPU进行推理；对于低性能设备（如树莓派），尽量简化模型或减少帧率。
模型优化与部署建议
模型优化
- 量化：使用Post-Training Quantization（PTQ）或Quantization-Aware Training（QAT）将模型从浮点格式（FP32）转为低精度格式（如INT8），以减少模型体积和运算复杂度。（INT8比较常用，也可以考虑其他，甚至不转也可以用，缺陷就是极其慢）
- 剪枝：通过去除不重要的神经元或卷积核，进一步减少模型大小。
- 小模型替代：根据需求选择更轻量化的目标检测模型，如YOLOv5n或MobileNet SSD。
部署注意事项
- 温度管理：嵌入式设备长时间运行可能导致过热，需配备散热装置。
- 断电保护：配置不间断电源（UPS），避免意外断电损坏设备或存储数据。
- 性能测试：在部署前后，测试系统的推理时间、帧率和检测精度，确保满足项目需求。
总结
加油