Intel Openvino应用之多路摄像头(Multi Camera)的应用

Intel Openvino 2019 R3版本中新增了几个多路摄像头的应用,包括人脸识别,姿态识别,人体追踪,这边博文我把这几个应用集中整理了一下。
这些例子可以在OpenVINO的发行版本中找到,装完Openvino后编译一下就可以使用。也可以单独下载Open model zoo然后编译使用。

准备:
1. 安装好Openvino 2019 R3或以上版本
2. 准备两个USB摄像头
3. 编译完成Openvino demos

模型下载:
下载我们需要用到的模型,需要下载的模型有: face-detection-retail-0004,human-pose-estimation-0001,person-detection-retail-0013,person-reidentification-retail-0076
1. 进入model downloader目录:
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/open_model_zoo/tools/downloader
2. 使用downloader命令下载模型
sudo python3 downloader.py --name face-detection-retail-0004,human-pose-estimation-0001,person-detection-retail-0013,person-reidentification-retail-0076
3. 下载成功界面如下


多路人脸识别应用
1. 执行命令:
./multi-channel-face-detection-demo -m ~/work/openvino_s/open_model_zoo/tools/downloader/my/download/intel/face-detection-retail-0004/FP16/face-detection-retail-0004.xml -l lib/libcpu_extension.so -d CPU -i /dev/video0 /dev/video2
2. 执行效果:


多路人体姿态识别
1. 执行命令:
CPU:
./multi-channel-human-pose-estimation-demo -m ~/work/openvino_s/open_model_zoo/tools/downloader/my/download/intel/human-pose-estimation-0001/FP16/human-pose-estimation-0001.xml -l lib/libcpu_extension.so -d CPU -i /dev/video0 /dev/video2
GPU:
./multi-channel-human-pose-estimation-demo -m ~/work/openvino_s/open_model_zoo/tools/downloader/my/download/intel/human-pose-estimation-0001/FP16/human-pose-estimation-0001.xml -l lib/libcpu_extension.so -d GPU -i /dev/video0 /dev/video2
2. 执行效果


多路人体追踪应用
1. 进入sample目录
cd ~/work/openvino_s/open_model_zoo/demos/python_demos/multi_camera_multi_person_tracking
2. 执行命令:
python3 multi_camera_multi_person_tracking.py     -i 0 2     -m ~/work/openvino_s/open_model_zoo/tools/downloader/my/download/intel/person-detection-retail-0013/FP16/person-detection-retail-0013.xml     --m_reid ~/work/openvino_s/open_model_zoo/tools/downloader/my/download/intel/person-reidentification-retail-0076/FP16/person-reidentification-retail-0076.xml     --config config.py -l /opt/intel/openvino/inference_engine/lib/intel64/libcpu_extension_avx2.so
3. 执行效果

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