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TX2通过yolov4实现交通信号灯视频检测

2023-05-16

所用代码以后上传

环境部署

Jetson TX2刷机及安装的软件包版本如下：
整个过程中遇到最多的就是不同tf、keras版本之间导致的问题，所以部署环境的时候千万注意各种包的依赖关系，我因为兼容性问题走了不少弯路。

环境版本
Jetpack4.5
Ubuntu18.04
cuda10.2
cudnn8.0.0
opencv4.1.1
Tensorflow2.5.0
keras2.3.1
python3.6.9

Tensorflow2+keras环境搭建见TX2安装keras+tensorflow2

实现交通信号灯视频检测

直接将win10调通的代码放到TX2上运行。

windows传输文件到ubuntu见Windows传文件到ubuntu

结果报错，兼容性的问题。TX2上安装的tensorflow并不是真正的tf，而是Tensorflow Lite.还有tf2.5和keras的兼容问题。我不想重新安装环境了，先试着解决报错。

解决报错

1、ImportError: cannot import name ‘multi_gpu_model’
参考完美解决tensorflow-gpu2.4没有multi_gpu_model的问题
我不是这个问题，keras版本为2.3.1，multi_gpu_model()函数就在multi_gpu_utils.py文件中。
解决办法简单粗暴，直接注释掉相关语句了。

2、AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops’ has no attribute ‘_TensorLike’
原因是因为tensorflow和keras的版本不匹配，参考AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops‘ has no attribute ‘_TensorLike‘
在这里插入图片描述

目前keras最高对应tensorflow2.2，没辙了，卸载重装tensorflow吧。

# 卸载原有tf2.5.0
$ sudo pip3 uninstall tensorflow

重新安装tensorflow1.15.5，具体过程见上文链接。
降版本后不再报此错误。
调用demo视频进行检测成功了！
在这里插入图片描述

调用TX2板载摄像头进行实时信号灯检测。

需要安装opencv，在win10下直接cv2.VideoCapture(0)打开笔记本自带摄像头。但是在TX2会报错。

解决报错

1、GStreamer: unable to start pipeline
参考TX2 调用 opencv出现 GStreamer: unable to start pipeline
即改为

cv2.VideoCapture("nvcamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)640, height=(int)480, format=(string)I420, framerate=(fraction)30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink")

可惜不好使。出现了其他报错。先换方法调用摄像头，不行再回来解决报错。

参考Opencv 4.1 打开Jetson TX 2 板载摄像头，好使！

2、不报错了但是还是无法打开摄像头，因为超出内存了。
报错‘Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,256,512] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc’

想通过nvidia-smi查看gpu使用情况结果报错找不到这个命令。
原来TX2没有这个命令，换sudo ～/tegrastats，我还是不行。
要查看GPU利用率参考NVIDIA TX2 目标检测——查看显卡使用状况

因为嫌麻烦就重启了一下重新运行，没想到运行成功了，怀疑之前有其他进程占用了内存。

待解决

目前这个程序能执行，但是无法看到摄像头实时画面，只能查看保存下来的检测结果视频。

实现实时显示检测结果

添加代码

cv2.imshow('output', image)
cv2.waitKey(1) #一定要延时，否则不能正常显示
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