基于EdgeImpulse和RaspberryPiPico的物体检测模型评估与数据传输实践

### 基于Edge Impulse和Raspberry Pi Pico的物体检测模型评估与数据传输实践 #### 1. 模型准确性评估 在使用Edge Impulse构建物体检测模型时，评估模型在未见数据上的准确性至关重要。这有助于确定目标设备是否适合我们的需求，同时也能发现模型存在的问题并进行改进。 ##### 1.1 评估的必要性 在验证数据集上测试模型的准确性是一个良好的开端，但只有在未见数据上进行评估，才能真正确定模型是否符合我们的期望。例如，模型可能在特定背景下难以识别物体，这可能是由于训练数据集规模有限导致的。 ##### 1.2 评估步骤 在Edge Impulse中，可以使用“Model testing”和“Live classification”工具来评估模型的准确性，具体步骤如下： 1. **选择“Model testing”选项**：从左侧菜单中点击“Model testing”，在新页面中可以看到测试数据集样本及其预期标签。 2. **点击“Classify all”按钮**：对测试数据集进行准确性评估。评估完成后，在“Model testing results”部分可以看到整体准确性结果，每个测试样本还会报告F1分数，并以绿色（正确检测）或红色（错误检测）标记。 3. **检查误分类样本**：如果测试数据集的准确性较低，点击低准确性图像的垂直省略号（三个点），然后选择“Show classification”，查看预期边界框和模型的实际输出。为了提高模型准确性，可以添加新样本到训练数据集，具体操作是点击“Data acquisition”选项，收集更多包含目标物体的图像，然后将它们分配到训练和测试数据集中，生成特征并重新训练模型。 4. **使用“Live classification”工具测试模型**：从左侧菜单中点击“Live classification”，在新窗口中点击带有微芯片图像的图标，选择“Connect to your computer”，授予访问网络摄像头的权限，然后点击“Switch to classification mode”，Edge Impulse将加载模型并通过网络摄像头的实时视频流展示物体检测模型的功能。 ```mermaid graph LR A[开始] --> B[选择Model testing] B --> C[点击Classify all] C --> D{准确性是否低} D -- 是 --> E[检查误分类样本] E --> F[添加新样本到训练集] F --> G[重新训练模型] D -- 否 --> H[使用Live classification测试] H --> I[结束] G --> H ``` #### 2. 使用OpenCV和pySerial发送图像数据 在将模型部署到微控制器之前，我们可以使用Python脚本模拟一个相机传感器，通过串口与Raspberry Pi Pico进行通信。 ##### 2.1 准备工作 该Python脚本利用OpenCV库从网络摄像头捕获图像，并在微控制器请求时通过串口传输像素数据。首先，需要安装OpenCV库： ```bash $ pip install opencv-python ``` ##### 2.2 实现步骤 在本地Python虚拟环境中创建一个名为`emulated_camera.py`的脚本，按照以下步骤实现图像捕获、处理和传输： 1. **导入必要的库**： ```python import numpy as np import serial import cv2 ``` 2. **初始化串口通信**： ```python ser = serial.Serial() ser.port = '/dev/ttyACM0' ser.baudrate = 115200 ser.open() ser.reset_input_buffer() ``` 3. **定义OpenCV视频摄像头对象**： ```python cam = cv2.VideoCapture(0) ``` 4. **循环读取串口数据并处理**： ```python def serial_readline(obj): data = obj.readline() return data.decode("utf-8").strip() while True: data ```