华为工业摄像头部署

背景： 算法控制摄像头自动变焦抓取图像
摄像头选择： M67系列超星光红外球型摄像机，具体参数为：

因为需要在摄像头里预置算法，因此重点关注摄像头算力和内存，选择的摄像头支持2T算力，预置了目标检测算法Retinanet，推理速度大约500ms.
技能开发：
本次项目需求是针对关键区域实现自动变焦抓拍，使用了一个检测算法检测关键区域，然后通过开发变焦逻辑实现配合实现。整个过程中的技术难点主要如下;
1，技能开发语言为C++，模型需要转换为海思芯片支持的wk模型
2，c++实现检测模型的图像预处理和后处理过程
3，模型转化步骤：

• 训练好的模型先转为caffemodel
• 把caffemodel转为wk模型，需要注意SOC版本，caffemodel的prototxt文件可能需要改变，
  caffe wk

pooling没有round_mode参数
因此需要增加Slice层
上采样层参数名不同

转化后最好与原模型结果对比一下，精度有所降低是正常现象，但是一版不会降低太多

• 这里分享一个从caffemodel转为wk模型的工具 Ruyi Studio，标红部分为重点关注参数，尤其是均值和方差（数据归一化也包含在wk模型中），采用的是减均值乘方差倒数(data_scale)，因此data_scale是1/std.image_list存放一些训练图片（大约20张）用作量化

摄像头部署：
1，安装摄像头固件
2，下发技能，目前固件版本在下发技能时需要先修改摄像头时区为UTC，否则会失败，安装完以后在恢复时区