核心内容摘要
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tensorrt yolov5 QT 智能监控平台。
yolov5使用 tensorrt推理封装成dll支持多线程多任务可同时并行加载不同模型同时检测。
Qt开发的监控平台支持不同平台部署视频监控录像回放电子地图日志和系统设置应有尽有。
视觉监控同时加载16路视频同时并行检测任务可网络流可本地视频。
在当今的安防与监控领域高效、智能的监控系统成为了众多场景的刚需。
今天就和大家分享一下如何通过TensorRT、YOLOv5以及QT搭建一个功能强大的智能监控平台。
YOLOv5与TensorRT的融合YOLOv5作为一款优秀的目标检测模型以其速度和精度在目标检测领域颇受青睐。
而TensorRT则是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器可以显著提升模型的推理速度。
将YOLOv5使用TensorRT进行推理并封装成dll能够实现多线程多任务同时并行加载不同模型进行检测。
下面简单展示一下相关代码思路以Python为例实际封装dll可能涉及C等语言import torch import tensorrt as trt # 加载YOLOv5模型 model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, yolov5s) # 创建TensorRT引擎构建器 TRT_LOGGER trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder trt.Builder(TRT_LOGGER) network builder.create_network(1 int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) # 将PyTorch模型转换为ONNX格式 torch.onnx.export(model, torch.zeros(1, 3, 640,
, yolov5s.onnx, export_paramsTrue, opset_version11, do_constant_foldingTrue, input_names[input], output_names[output]) # 解析ONNX模型 with open(yolov5s.onnx, rb) as model_file: parser.parse(model_file.read()) # 配置TensorRT引擎 config builder.create_builder_config() config.max_workspace_size 1 30 engine builder.build_engine(network, config) # 进行推理 def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size
: # 将输入数据从主机内存复制到设备内存 [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] # 执行推理 context.execute_async(batch_sizebatch_size, bindingsbindings, stream_handlestream.handle) # 将输出数据从设备内存复制到主机内存 [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] # 同步流确保所有操作完成 stream.synchronize() return [out.host for out in outputs]上述代码首先加载YOLOv5模型接着将其转换为ONNX格式再利用TensorRT的工具将ONNX模型解析并构建为TensorRT引擎。
最后定义了一个推理函数展示了如何利用构建好的引擎进行实际的推理操作。
通过这样的流程我们可以极大地提升YOLOv5模型的推理速度为后续多线程多任务并行检测不同模型奠定基础。
QT搭建监控平台QT是一个跨平台的C应用程序开发框架利用它来搭建监控平台可以轻松实现不同平台的部署。
这个监控平台功能丰富涵盖视频监控、录像回放、电子地图、日志和系统设置等功能。
以视频监控模块为例使用QT的QVideoWidget和QMediaPlayer类可以很方便地实现本地视频的播放。
下面是一个简单的代码片段#include QApplication #include QMediaPlayer #include QVideoWidget int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); QVideoWidget *videoWidget new QVideoWidget; videoWidget-show(); QMediaPlayer *player new QMediaPlayer; player-setVideoOutput(videoWidget); player-setMedia(QUrl::fromLocalFile(your_video_file.mp
); player-play(); return a.exec(); }在上述代码中我们创建了一个QVideoWidget用于显示视频然后创建QMediaPlayer并将QVideoWidget设置为其视频输出最后通过设置本地视频文件路径并调用play方法来播放视频。
tensorrt yolov5 QT 智能监控平台。
yolov5使用 tensorrt推理封装成dll支持多线程多任务可同时并行加载不同模型同时检测。
Qt开发的监控平台支持不同平台部署视频监控录像回放电子地图日志和系统设置应有尽有。
视觉监控同时加载16路视频同时并行检测任务可网络流可本地视频。
对于网络流的处理可以使用QNetworkAccessManager等类来实现视频流的获取与播放。
实现16路视频并行检测在智能监控平台中能够同时加载16路视频并进行并行检测任务是关键需求。
结合前面YOLOv5与TensorRT封装的dll以及QT的多线程机制可以很好地实现这一功能。
在QT中可以通过继承QThread类来创建自定义线程每个线程负责一路视频的检测任务。
以下是自定义线程类的简单示例class VideoDetectionThread : public QThread { Q_OBJECT public: VideoDetectionThread(int videoIndex, QString videoPath); void run() override; private: int m_videoIndex; QString m_videoPath; }; VideoDetectionThread::VideoDetectionThread(int videoIndex, QString videoPath) : m_videoIndex(videoIndex), m_videoPath(videoPath) {} void VideoDetectionThread::run() { // 这里调用前面封装好的YOLOv5 TensorRT dll进行检测 // 示例代码实际需根据dll接口调整 performDetection(m_videoPath.toStdString().c_str()); }在主程序中可以创建16个这样的线程分别传入不同的视频路径来实现16路视频的并行检测int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); QStringList videoPaths getVideoPaths(); // 假设此函数获取16个视频路径 QListVideoDetectionThread* threads; for (int i 0; i 16; i) { VideoDetectionThread *thread new VideoDetectionThread(i, videoPaths[i]); threads.append(thread); thread-start(); } // 等待所有线程完成 foreach (VideoDetectionThread *thread, threads) { thread-wait(); } return a.exec(); }通过这样的方式我们成功实现了在QT监控平台上同时加载16路视频并进行并行检测的功能。
综上所述通过TensorRT加速YOLOv5推理、QT搭建多功能监控平台并巧妙利用多线程机制我们打造了一个高效、智能且功能丰富的监控平台能够满足多种实际场景的需求。
希望这篇文章能给大家在相关领域的开发带来一些启发。