在控道AI盒子上基于YOLOv9实现实时目标检测实战

YOLOv9简介

随着计算机视觉技术的不断进步，目标检测已经成为许多应用的核心组件，如自动驾驶、视频监控、智能安防等。YOLOv9（You Only Look Once version 9）是YOLO系列中的最新版本，它提供了更高的检测精度和更快的推理速度。结合OpenVINO工具套件，我们可以充分发挥YOLOv9的性能，高效实现实时目标检测。

控道AI盒子简介

控道AI盒子TA11CX自带 3-7 TOPS算力，支持OpenVINO工具套件，并且提供了i3、i5、i7三种不同规格的CPU配置，满足客户不同算力需求。

TA11CX的主要优点在于:

丰富的接口满足常见AI应用与外设连接的需求;

科学散热结构、优选元器件和工业规范级制程保障了AI应用7x24小时长期稳定的运行;

模块化设计方便随时响应AI应用升级需求

上述三大优点，使得TA11CX被广泛应用在交通、水利、智慧园区、智慧连锁等应用场景，为社会经济的数字化、智能化转型提供了坚实的技术支撑。

五步基于YOLOv9实现实时目标检测

01

第一步：搭建开发环境

安装Python和Git

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-venv build-essential python3-dev git-all libgl1-mesa-dev

安装GPU驱动

sudo apt-get install intel-opencl-icd

02

第二步：创建并激活虚拟环境

运行命令，创建名叫“openvino_env”的虚拟环境

Python3 -m venv openvino_env

激活“openvino_env”虚拟环境

source openvino_env/bin/activate

03

第三步：克隆存储库

使用命令克隆openvino_notebook代码仓到本地

git clone——depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cd openvino_notebooks

04

第四步：安装依赖软件包

使用命令安装OpenVINO和依赖项：

Python -m PIP install——upgrade PIP
pip install wheel setuptools
PIP install -r requirements.txt

05

第五步：启动Jupyter Lab并运行yolov9-optimization.ipynb

进入openvino_notebooks文件夹执行jupyter lab notebooks命令，启动JupyterLab：

jupyter lab notebooks

然后选中yolov9-optimization.ipynb程序，接上USB摄像头运行

运行效果如视频所示：

结论

YOLOv9的高精度和高速度，结合OpenVINO工具套件对英特尔硬件的优化，使得目标检测任务在从社区物体识别到智能安防监控分析的各种应用场景中都能获得出色的性能表现！随着技术的不断进步，我们有理由相信，基于YOLOv9+OpenVINO工具套件的实时目标检测技术将在未来发挥更加重要的作用。

控道简介：

控道智能在英特尔第一代AI产品以来的数年间，凭借深厚的技术底蕴、敏锐的市场洞察力以及执着的产品创新精神，推出了数十款各具特色、性能卓越的边缘计算产品，构建起一个覆盖广泛、功能完备的产品矩阵，覆盖多个行业领域，为各行各业的数字化转型与智能化升级提供了坚实的技术支撑与解决方案。随着英特尔产品发展变化，控道智能还会带来的更多大算力产品迭代、新产品继续持续创新与技术前瞻、无缝升级路径、快速响应市场变化、用户导向的迭代策略以及完善的售后服务与技术支持。

审核编辑：刘清