从卡顿到实时：PP-YOLOE+如何让边缘设备秒级统计交通流量？
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/models 你是否还在为传统交通流量统计系统的卡顿延迟而烦恼？当交通高峰期来临时，老旧的监控系统常常因处理速度慢而漏检、误检，导致交通调度效率低下。本文将带你了解如何利用百度飞桨PaddlePaddle推出的PP-YOLOE+模型，在边缘设备上实现实时、高效的交通流量统计。读完本文，你将掌握PP-YOLOE+的核心优势、部署流程以及在实际交通场景中的应用方法，让你的交通统计系统从卡顿变为实时响应。
PP-YOLOE+模型优势解析
PP-YOLOE+是PP-YOLOE的升级版本，在保持高精度的同时，大幅提升了推理速度，非常适合边缘设备部署。根据modelcenter/PP-YOLOE+/benchmark_cn.md中的数据，PP-YOLOE+在不同配置下表现出色：
| 模型 | 输入尺寸 | Box APtest 0.5:0.95 | V100 TensorRT FP16(FPS) |
|---|---|---|---|
| PP-YOLOE+-s | 640 | 43.9 | 333.3 |
| PP-YOLOE+-m | 640 | 50.0 | 208.3 |
| PP-YOLOE+-l | 640 | 53.3 | 149.2 |
| PP-YOLOE+-x | 640 | 54.9 | 95.2 |
特别是PP-YOLOE+-s型号，在保证43.9% mAP精度的同时，推理速度达到333.3 FPS，完全满足边缘设备实时处理的需求。
PP-YOLOE+相对于PP-YOLOE的改进点主要包括：使用大规模数据集obj365预训练模型、在backbone中block分支中增加alpha参数、优化端到端推理速度，提升训练收敛速度。这些改进使得PP-YOLOE+在精度和速度上都有了显著提升，非常适合交通流量统计等实时性要求高的场景。
交通流量统计系统部署流程
环境准备与模型下载
首先需要克隆PaddleDetection仓库，由于项目仓库地址是https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/models，我们可以通过以下命令获取代码：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/models.git
cd models
# 安装依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt
模型训练与导出
PP-YOLOE+支持单卡和多卡训练，你可以根据自己的硬件条件选择合适的训练方式。训练命令如下：
# 单卡训练
python tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml --eval --amp
# 多卡训练
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml --eval --amp
训练完成后，需要导出模型以便部署：
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco.pdparams trt=True
边缘设备部署
PP-YOLOE+支持多种部署方式，包括使用Paddle-TRT和PaddleInference。对于边缘设备，推荐使用Paddle-TRT进行推理，以获得更快的速度：
# 使用TensorRT FP16进行推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco --image_file=demo_input/000000014439.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16 --output_dir=demo_output
如果你使用的边缘设备不支持TensorRT，也可以直接使用PaddleInference进行部署：
# 使用PaddleInference进行推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_crn_l_80e_coco --image_file=demo_input/000000014439.jpg --device=gpu --run_mode=paddle --output_dir=demo_output
交通流量统计系统应用场景
PP-YOLOE+不仅可以用于车辆检测，还可以与其他模型结合，实现更丰富的交通场景分析。例如，结合modelcenter/PP-Vehicle/模块，可以实现车辆属性识别、车牌识别等功能；结合modelcenter/PP-HumanV2/模块，可以同时统计行人数，为交通规划提供更全面的数据支持。
在实际应用中，PP-YOLOE+可以部署在各类边缘设备上，如交通监控摄像头、边缘计算盒子等。通过实时统计车流量、人流量，系统可以及时发现交通拥堵，为交通信号控制、交通疏导提供决策依据，有效提高道路通行效率。
总结与展望
PP-YOLOE+模型以其高精度、高速度的特点，为边缘设备上的实时交通流量统计提供了理想的解决方案。通过本文介绍的部署流程，你可以快速将PP-YOLOE+集成到自己的交通监控系统中，实现从卡顿到实时的跨越。
未来，随着边缘计算技术的不断发展，PP-YOLOE+有望在更多领域发挥作用，如智能停车、自动驾驶等。如果你想了解更多关于PP-YOLOE+的技术细节，可以参考modelcenter/PP-YOLOE+/introduction_cn.ipynb。同时，也欢迎你参与到PaddlePaddle开源社区中，与开发者们一起推动目标检测技术的发展。
官方文档：docs/official/PP-Models.md 项目教程：README.md
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
