目的
基于ModelArts与HiLens实现端云协同开发行人检测与跟踪方案：
在ModelArts上完成数据集的标注与发布，使用AI市场算法进行训练，训练资源可选Ascend 910或GPU；
在HiLens Studio (Beta)中转换模型，调试代码，实现行人检测与跟踪以及简单人数统计；
整体开发在华为云上完成，从零开始，由ModelArts无缝集成到HiLens，最终可部署到HiLens上，独立运行。考虑有些同学可能没有HiLens，那么可以在HiLens studio里运行程序，但由于HiLens Studio中暂不支持安装第三方库，所以仅能支持实现检测部分功能。
注意事项（必看）：
1. 如果部署到自己的HiLens上运行，请先在自己的HiLens上安装scipy。安装可参考如下教程：
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-62722-1-1.html
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-61868-1-1.html
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-81238-1-1.html
2. 整体开发过程基本免费，训练使用的是Ascend 910，目前也是免费使用的。但涉及OBS和HiLens Stduio(Beta)的使用，会产生少量费用，请注意个人余额，避免欠费。
3. 请提前申请HiLens Studio公测（如未申请，可采用旧版本开发模式，但操作稍麻烦一些）
公测申请链接：https://www.huaweicloud.com/product/hilens/hilens-studio.html
ModelArts上的准备工作
1. 准备数据集
这里就要说一下ModelArts AI 市场的数据集功能了，可以很方便地实现数据集的共享，不需要开发者自行下载，再上传到OBS桶等一系列复杂操作了，非常棒。
我已经将数据集发布到ModelArts的AI市场的数据集，大家订阅下载使用即可。数据集名称为person-4192，包括标注好了的4192张Person图片。注意这里最好选择保存数据集到OBS桶，之后的操作就和自己导入数据集到ModelArts一样了，来，有图有真相。
数据集备用链接为：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/?content_id=3d67fd03-2e16-4c70-908f-feb8f50334b9
已经启动下载了，在“个人中心”的“数据集”下的“我的下载”中可以看到目前的下载进度。
我的下载备用链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/aiMarket/deliverCenter/myDownload
当进度达到100%的时候，我们就可以导入数据集到ModelArts了。来ModelArt管理控制台，来创建数据集吧。
ModelArts管理控制台备用链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataset
数据集导入需要一定时间，请耐心等待，导入完成后，显示100%，点击数据集进入，开始发布数据集，以便训练使用。
发布数据集需要一点时间，稍等即可。
2. 订阅算法，创建训练
我们使用的是ModelArts AI市场的YOLOv3_Resnet18算法（Ascend 910训练版本），点击订阅，即可免费订阅使用。
算法备用链接：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=7087008a-7eec-4977-8b66-3a7703e9fd22
此外，还可以使用如下两种算法：
按照指引逐步操作即可，直到如下图界面，
之后会跳转到算法界面，先同步算法，后创建训练即可。
训练作业参考配置如图所示，其余训练参数保持默认即可。
之后就是等待训练完成了，预计耗时58分钟，请耐心等待，趁着这个时间，咱们聊聊在HiLens Studio（Beta）调试部署吧。
HiLens与HiLens Studio(Beta)上的准备工作(HiLens 可选)
1. 部署代码
来，让我们打开HiLens Studio(Beta)来一探究竟吧。注意：需要提前申请公测，才能使用哦。
初入伊始，我们看到的是亮白色的操作界面，点击新建工程即可，也就是“New Project”
PS: 我个人更喜欢暗黑色，所以我打算调成暗黑色，类似于Visual Studio那样，而HiLens Studio很贴心提供了界面格式的切换，来试试吧。
我选择的是Dark(Visual Studio)，还有很多其他选择，大家可以试试，选择一种自己喜欢的。
来看看我选的效果吧，如下图所示，怎么样？有没有一种使用Visual Studio的感觉，很不错吧，特别是晚上使用，很护眼。
来来来，言归正传，来开始吧。选择如图所示技能模板。
之后，点击右侧的“确定”，就能看到新工程了。
我们首先来完成模型转换外的其他操作。
（1）上传代码
自下面的下载链接下载代码，解压，得到如图所示的文件结构，上传到新建工程的src/main/python目录下。
代码下载链接为：
链接：https://pan.baidu.com/s/1TfNHSlMySvv0iNrxF38eyw
提取码：u6ji
在新建工程的右侧目录下，找到src/main/python，删除该文件下main.py和utils.py，之后上传我们刚才下载的代码，如图所示。
（2）上传测试视频
和上传代码类似，先在如下链接下载测试视频，解压缩，上传到test目录下。测试视频较大，稍等一下即可。
测试视频下载链接为：
链接：https://pan.baidu.com/s/1AgeMXXCEb30iBd2emNUcdg
提取码：cksa
完成以上两步，最终可得到右侧目录结构为：
2. 调试部署
如果你做到这里了，恭喜你，你已经成功了一大半，就差模型转换了。也许58分钟已经过去了，咱们来看看模型转换吧。
模型转换的方式有多种多样了，有3种吧，分别是：
（1）ModelArts上完成模型转换，得到.om模型，导入到HiLens Studio；（在ModelArts模型转换，可参考该算法介绍界面的说明）
（2）导入.pb模型，在HiLens云端控制台完成模型转换；
（3）导入.pb模型，在HiLens Studio中使用命令完成模型转换。
大家可以选用自己喜欢的方式，这里选择的是第3种方式，我觉得命令行简单快捷，很舒服，一起来试试吧。
首先，要记得我们当时训练作业设置的模型训练输出路径哦，来看看吧：
找到训练作业输出路径下的frozen_graph文件夹，导入insert_op_conf.cfg和yolo3_resnet18.pb，不过一次只能导入一个文件，分两次导入即可。
导入成功后，如图所示。
下面开始模型转换吧。
在新建的Terminal输入如下命令，完成模型转换：
/opt/ddk/bin/aarch64-linux-gcc7.3.0/omg --model=./yolo3_resnet18.pb --input_shape='images:1,352,640,3' --framework=3 --output=./yolo3_resnet18 --insert_op_conf=./insert_op_conf.cfg
最后的succes表示模型转换成功了。
如果大家遇到什么问题的话，可以参考文档或到论坛提问哦。
文档链接：https://support.huaweicloud.com/usermanual-hilens/hilens_02_0098.html
论坛链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-771-1.html
现在离成功就差一点点了，就是把模型放入我们代码中指定的路径，就是把刚才转化得到的.om模型拷贝到model文件夹下，
很简单的，赶快来吧。
对了，原来model文件夹下的driving_model.om模型可以删除掉，先前导入的yolo3_resnet18.pb和insert_op_conf.cfg也可以删除掉，这样可以减少安装到HiLens上的冗余，安装也能快点。
好了，如果你已经做到这里了，恭喜你，你已经成功了，可以安装到自己的HiLens上试试了。注意，一定要按照文中最前面注意中说的，在自己的HiLens上安装scipy库哦，否则会报错的。
同时，需要注意的是，因为HiLens Studio暂不支持安装第三方库，所以无法安装scipy库，也就无法在HiLens Studio中运行得到最终结果，但scipy库主要涉及的是跟踪部分，行人检测部分还是可以实现的，稍微修改一下代码就行了，我做了处理，大家只要用下面代码取代src/main/python下的main.py就行了，简单来说就是删除原来main.py下所有代码，复制下面全部代码粘贴到main.py就行了。
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python3
# SkillFramework for YOLOv3_Resnet18 Person Detection and Sort Track
# 导入相关库，其中MySort库用于跟踪
import os
import cv2
import time
import utils
# 用于跟踪和计数（1）
# import MySort
import hilens
import numpy as np
def run(work_path):
# 特别注意：参数要与创建技能时填写的检验值保持一致，这里使用的是hello，可自定义
hilens.init("hello")
# 明确模型路径，并创建模型，用于推理
model_path = os.path.join(work_path, 'model/yolo3_resnet18.om')
model = hilens.Model(model_path)
# Hilens Studio中VideoCapture如果不填写参数，则默认读取test/camera0.mp4文件，这里使用的是自行上传的TownCentreXVID.mp4
# 在Hilens Kit中不填写参数则读取本地摄像头
camera = hilens.VideoCapture("./test/TownCentreXVID.mp4")
# 图像通过HDMI输出到屏幕
display_hdmi = hilens.Display(hilens.HDMI)
# 图像通过RTSP实现无线连接输出，其中的IP地址取决于具体网络，请根据实际情况修改
# display_rtsp = hilens.Display(hilens.RTMP, "rtmp://192.168.43.40/live/stream")
while True:
try:
time_start = time.time()
# 1. 读取摄像头输入（yuv nv21），在这里读取的是test/camera0.mp4
input_nv21 = camera.read()
# 2. 转为RGB格式，并缩放为模型输入尺寸（DVPP and AIPP）
input_rgb = cv2.cvtColor(input_nv21, cv2.COLOR_YUV2RGB_NV21)
img_preprocess, img_w, img_h = utils.preprocess(input_rgb)
# 3. 模型推理
output = model.infer([img_preprocess.flatten()])
# 4. 结果输出
# 获取检测结果
bboxes = utils.get_result(output, img_w, img_h)
# 在图像上画框
# 用于跟踪和计数（2）
input_rgb = cv2.resize(input_rgb, (640, 352))
output_rgb = utils.draw_boxes(input_rgb, bboxes)
# 5. 目标跟踪
# frame = MySort.MySort(bboxes, img_preprocess)
# frame = cv2.resize(frame, (1920, 1080))
# 6. 输出图像，必须是yuv nv21形式
# output_nv21 = hilens.cvt_color(frame, hilens.RGB2YUV_NV21)
# 用于跟踪和计数（3）
output_nv21 = hilens.cvt_color(output_rgb, hilens.RGB2YUV_NV21)
display_hdmi.show(output_nv21)
# display_rtsp.show(output_nv21)
time_frame = 1000 * (time.time() - time_start)
hilens.info('----- time_frame = %.2fms -----' % time_frame)
except Exception:
break
if __name__ == "__main__":
run(os.getcwd())
其实就是改了几行代码，取代了跟踪部分，感兴趣的小伙伴可以对比一下代码的差异，了解一下，友情提醒，我在修改的代码部分做了注释，注意看注释哦，不得不说好的注释和文档还是很关键的，这也是我加注释和写这篇文档的原因了。
好了，赶快试试吧。
最后按照惯例，就是效果展示环节了。
如果你没有HiLens，那么在HiLens Studio中运行，看到的效果，会是这样的：
备用视频链接：https://v.qq.com/x/page/x3162dax8va.html
如果你有HiLens，那么部署到HiLens上运行，效果会是这样的，注意，图中左上角的字和画面中的横线颜色和具体内容可调整，你看到的不一定是画面中的黄色字样和横线。
备用视频链接：https://v.qq.com/x/page/m3116smfqhu.html
画面中左上角从上到下，依次显示为当前画面行人数量、通过画面中间黄线的行人数量以及总行人数量。怎么样，是不是很有意思？赶快来运行试试吧。
注意：
本项目仅供学习分享使用，不保证模型精度和人数统计准确性，所有代码均可从开源渠道获得。
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