LiteOS增加执行自定义源码

开发过程注意事项:

  1.  源码工程路径不能太长
  2.  源码工程路径不能有中文
  3.  一定要关闭360等杀毒软件,否则编译的打包阶段会出错

增加自定义源码的步骤:

  1.创建源码目录

2. 创建源文件

新建myhello目录后,再此目录下再新建源文件myhello_demo.c

3. 编写自定义代码

在myhello_demo.c中增加代码如下:

#include <stdio.h>

#include <ohos_init.h> //必须包含此头文件,否则无法调试输出



void myhello_init() //自定义一个入口函数

{

    printf("myhello init\n");

}



//声明myhello_init为入口函数

SYS_RUN(myhello_init); //在鸿蒙系统层自动执行入口函数

// APP_FEATURE_INIT(myhello_init); //在鸿蒙系统的应用层自动执行入口函数

4. 配置自定义源码的编译

   鸿蒙系统源码是通过目录下的BUILD.gn描述当前源码如何编译,则有哪些源文件,及使用的头文件路径。复制iothardware目录下的BUILD.gn到myhello目录下。

修改myhello目录下的BUILD.gn文件内容为:

static_library("myhello_demo") {

    sources = [

        "myhello_demo.c"

    ]



    include_dirs = [

        "//utils/native/lite/include",

        "//kernel/liteos_m/kal/cmsis",

        "//base/iot_hardware/peripheral/interfaces/kits",

    ]

}

其中:myhello_demo为编译的目标名, sources指定当前目标由哪些源文件组成, include_dirs指定源码中使用的头文件所在路径。

修改myhello上级App目录下的BUILD.gn, 修改内容为:

import("//build/lite/config/component/lite_component.gni")



lite_component("app") {

    features = [

#备注 "源码目录名:源码目录BUILD.gn的目标名"

        "myhello:myhello_demo",

    ]

}

5. 执行程序

重新ReBuild工程后,upload烧录并打开monitor后即可接收开发板里输出的信息。

<think>好的,用户想用树莓派、USB摄像头和YOLO算法做一个实验室安全预警系统,检测未戴护目镜和试剂泄漏,并在本地触发警报。需要详细步骤,适合初学者。首先得理清整个流程,分硬件、软件、模型训练、部署几个部分。 硬件选型方面,树莓派4B或5比较合适,因为性能足够跑YOLOv5这样的轻量模型。USB摄像头要选兼容Linux的,比如罗技C920,分辨率至少720p。可能需要GPIO控制的报警装置,比如蜂鸣器或LED。存储卡32GB以上,保证系统运行和数据存储。 环境搭建部分,树莓派系统装Raspbian,然后配置Python环境,装PyTorch和YOLOv5的依赖库。要注意树莓派的ARM架构,可能需要用预编译的PyTorch版本。OpenCV的安装可能比较麻烦,得用pip或者源码编译,可能得处理一些依赖问题。 数据集制作是关键。需要收集实验室场景的图片,包含护目镜佩戴和试剂泄漏的正负样本。可能需要自己拍照或者找公开数据集。标注工具用LabelImg,生成YOLO格式的txt文件。数据增强方面,YOLOv5自带一些方法,比如翻转、裁剪,但可能需要针对实验室环境调整,比如不同光照条件。 模型训练的话,选YOLOv5s,因为模型小适合树莓派。需要修改data.yaml里的类别和路径。训练可能在PC上进行,用GPU加速,然后导出为ONNX或TorchScript,方便在树莓派上推理。如果数据量不够,可能需要迁移学习,用预训练的权重微调。 部署部分,用树莓派运行YOLOv5的detect.py,但需要优化推理速度。可能要用OpenCV的DNN模块或者TensorRT加速。触发警报的话,写个函数当检测到危险时控制GPIO输出信号,驱动蜂鸣器或LED。摄像头采集用OpenCV的VideoCapture,处理每一帧进行检测。 另外要考虑实时性,树莓派的处理速度是否能满足实时检测,可能需要降低帧率或输入分辨率。还有电源管理,长时间运行的稳定性。报警触发后可能需要日志记录或通知功能,比如发邮件或短信,但用户要求本地触发,所以先做本地警报。 测试环节很重要,要在真实场景中测试不同光照、角度下的检测效果,调整置信度阈值,平衡误报和漏报。可能还需要定期重新训练模型,适应环境变化。 总结步骤应该是:硬件准备→系统环境配置→数据收集与标注→模型训练与优化→部署到树莓派→报警集成→测试调整。每个步骤都需要详细说明,尤其是针对初学者的常见问题,比如依赖安装失败、路径错误、标注格式不对等。参考引用里的YOLO教程和USB摄像头配置,确保用户能一步步跟着做。</think>### 分步指南:基于树莓派和YOLO的实验室安全预警系统 #### 一、硬件选型与连接 1. **核心设备** - 树莓派4B/5(推荐4GB以上内存)[^2] - USB摄像头(支持Linux UVC驱动,如罗技C920) - 报警装置:蜂鸣器模块(通过GPIO控制)或LED灯 2. **连接方式** ```bash # 检测摄像头是否识别(树莓派终端执行) ls /dev/video* # 若输出类似/dev/video0,则设备识别成功 ``` --- #### 二、软件环境搭建 1. **系统配置** - 安装Raspberry Pi OS(64位Lite版) - 启用SSH和摄像头接口:`sudo raspi-config` 2. **安装依赖库** ```bash # 安装Python环境 sudo apt install python3-pip pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install opencv-python-headless numpy tqdm ``` 3. **克隆YOLOv5仓库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 && pip install -r requirements.txt ``` --- #### 三、数据集制作与标注 1. **数据采集** - 使用脚本采集实验室场景图像: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imwrite(f"dataset/{int(time.time())}.jpg", frame) ``` 2. **标注规范** - 使用LabelImg工具标注: - 类别:`goggles`(护目镜), `leakage`(泄漏) - 生成YOLO格式标注文件(每张图对应.txt文件) 3. **目录结构** ``` mydata/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 4. **配置data.yaml** ```yaml train: ../mydata/images/train val: ../mydata/images/val nc: 2 # 类别数 names: ['goggles', 'leakage'] ``` --- #### 四、模型训练与优化 1. **训练命令** ```bash python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 50 --data mydata/data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt ``` 2. **优化策略** - 数据增强:添加实验室光照变化模拟 - 迁移学习:使用`--weights yolov5s.pt`加载预训练模型 - 量化压缩:转换为ONNX格式提升推理速度 --- #### 五、系统部署与集成 1. **报警触发代码** ```python import RPi.GPIO as GPIO GPIO.setmode(GPIO.BCM) BUZZER_PIN = 18 GPIO.setup(BUZZER_PIN, GPIO.OUT) def trigger_alarm(): GPIO.output(BUZZER_PIN, GPIO.HIGH) time.sleep(2) GPIO.output(BUZZER_PIN, GPIO.LOW) ``` 2. **实时检测脚本** ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model(frame) if 'goggles' not in results.pandas().xyxy[0].name.values: trigger_alarm() ``` --- #### 六、性能优化建议 1. 使用TensorRT加速推理(提升3-5倍FPS) 2. 将输入分辨率从640x640降至320x320 3. 开启树莓派GPU加速:`export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值