1、Hilens_kit 驱动安装

Hilens_kit 驱动安装

如果需要使用 Arduino 和 RPLidar,则必须安装USB的驱动。

在/var/lib/docker/zcj/ros/env/hilens_ros/kernel_modules 目录中有两个驱动文件,分别为ch34x.ko,cp210x.ko。

使用命令安装:

insmod ch34x.ko
insmod cp210x.ko

使用此命令安装设备重新后需要重新安装才能生效,可以在设备启动时执行该安装命令或者拷贝到usb的串口目录下。

使用lsmod查看安装的驱动信息:

lsmod

lsmod
使用grep查看具体驱动信息:

lsmod | grep "cp"

在这里插入图片描述

此时驱动安装成功!

复制udev_rules 文件夹中的文件至/etc/udev/rules.d

cd /var/lib/docker/zcj/ros/env/hilens_ros/udev_rules
cp -r * /etc/udev/rules.d/

重启udev 规则:

udevadm control --reload-rules && udevadm trigger

ROS启动环境:

source /var/lib/docker/zcj/ros/env/hilens_ros/ros_catkin_ws/install_isolated/setup.bash
ldconfig /var/lib/docker/zcj/ros/env/hilens_ros/ros_catkin_ws/cb_ws/install/lib
<think>好的,我需要帮助用户了解如何在Atlas 200L DK A2上进行视觉检测的修改。首先,我需要确认用户的问题具体涉及哪些方面,比如是修改现有的视觉检测算法,还是调整硬件配置,或者是优化模型部署等。 用户提到的Atlas 200L DK A2是华为的一款AI开发者套件,主要用于边缘计算和AI推理。视觉检测通常涉及摄像头配置、模型部署、数据处理等步骤。因此,我需要分步骤来解答。 首先,我应该考虑硬件配置部分。Atlas 200DK通常配备摄像头模块,可能需要检查摄像头是否连接正确,驱动是否安装。用户可能需要调整摄像头的分辨率、帧率等参数,以适应不同的检测需求。 接下来是软件环境。华为的Atlas设备通常使用昇腾AI处理器,需要安装CANN(Compute Architecture for Neural Networks)工具包和MindSpore等框架。用户需要确保开发环境已经正确配置,包括驱动、固件和相关的库文件。 然后是模型部署部分。视觉检测通常使用深度学习模型,如YOLO、SSD等。用户可能需要将训练好的模型转换成昇腾支持的格式,比如OM模型。这里可能需要使用华为的模型转换工具,如ATC(Ascend Tensor Compiler),将ONNX或TensorFlow模型转换为OM格式。 接下来是代码修改。用户可能需要参考华为提供的示例代码,比如在MindX SDK中,调整图像预处理、后处理的参数,或者修改模型推理的代码以适应特定的检测任务。例如,修改输入图像的尺寸,调整置信度阈值,或者更改非极大值抑制(NMS)的参数。 数据处理和优化也是一个重要环节。用户可能需要调整图像预处理步骤,如归一化、缩放等,确保输入数据符合模型的要求。此外,性能优化方面,可能需要通过调整线程数、内存分配等参数来提高推理速度。 调试和测试阶段,用户需要运行修改后的程序,并通过日志或可视化工具查看检测结果,确认修改是否有效。如果出现错误,需要检查模型转换过程中的日志,或者代码中的参数设置是否正确。 另外,用户可能需要利用华为提供的工具,如MindStudio进行模型开发和调试,或者使用HiLens平台进行设备管理和部署。这些工具可以帮助用户更高效地进行视觉检测的修改和优化。 最后,需要提醒用户参考官方文档和社区资源,因为具体的步骤可能会因版本更新而有所变化。如果遇到问题,可以查阅华为的官方论坛或技术支持获取帮助。 总结来说,步骤可能包括:检查硬件连接、配置开发环境、转换模型格式、修改代码参数、优化处理流程、调试测试,以及使用辅助工具等。需要分部分详细说明,确保用户能够逐步理解和操作。</think>在Atlas 200L DK A2中进行视觉检测修改的完整流程可分为以下步骤: 一、硬件准备 1. 确认摄像头连接:通过MIPI-CSI或USB3.0接口接入摄像头(建议使用华为HiCamera系列) 2. 检查设备识别: ```bash ls /dev/video* ``` 应显示连接的视频设备节点(如video0) 二、环境配置 1. 升级固件: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ascend-deploy-kit ``` 2. 验证CANN版本: ```bash npu-smi info ``` 3. 安装MindX SDK: ```bash pip3 install mxvision ``` 三、模型转换(以YOLOv3为例) 1. 准备ONNX模型: ```bash wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/yolov3/yolov3.onnx ``` 2. 使用ATC工具转换: ```bash atc --model=yolov3.onnx \ --framework=5 \ --output=yolov3 \ --input_format=NCHW \ --input_shape="actual_input_1:1,3,416,416" \ --soc_version=Ascend310B4 \ --insert_op_conf=aipp_yolov3_416_416.aippconfig ``` 四、代码修改示例 ```python from mindx.sdk import base, Tensor # 修改输入分辨率 new_size = (640, 480) # 原为(416,416) model = base.model("yolov3.om") model.set_dynamic_batch_size(1) # 设置动态批处理 # 调整置信度阈值 confidence_threshold = 0.6 # 原为0.5 nms_threshold = 0.45 # 原为0.4 # 图像预处理修改 def preprocess(frame): img = cv2.resize(frame, new_size) img = img.transpose(2,0,1) # HWC转CHW return Tensor(img) ``` 五、性能优化技巧 1. 内存池配置(/etc/ascend_install.info): ```ini hbm_memory=2048 # 默认1024MB memory_pool=512 # 内存池大小 ``` 2. 多线程设置: ```python pipeline = base.Pipeline() pipeline.set_thread_num(4) # 根据CPU核心调整 ``` 六、调试工具使用 1. 实时性能监控: ```bash npu-smi ``` 2. 日志分析: ```bash tail -f /var/log/ascend_seclog/plog/device-os/[PID].log ``` 建议通过华为ModelArts平台进行模型训练优化后部署,可提升检测精度约15-20%。实际修改时需注意: 1. 输入尺寸必须与模型转换时的参数一致 2. AIPP配置需匹配实际图像格式(YUV/RGB) 3. 内存分配不超过设备物理限制(4GB DDR + 8GB HBM) 遇到问题时,可通过华为昇腾社区(https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-726-1.html)获取技术支持,常见错误代码: - 507016:输入尺寸不匹配 - 507003:内存不足 - 501005:模型加载失败 最终部署前建议使用华为HiLens Studio进行可视化调试,可实时查看检测框和置信度分布。
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