惠州市网站建设_网站建设公司_留言板_seo优化

Atlas200DK 部署 yolov11 调用海康威视摄像头实现实时目标检测

一、参考资料

• 海康威视网络摄像机操作手册（官方文档）

• 海康威视IPC摄像头rtsp接入 - 博客园

• 华为昇腾Atlas200DK官方开发指南

• yolov11 官方源码（ultralytics/yolov11 at v6.1）

• 昇腾CANN工具包开发文档

• Atlas200DK 网络配置官方教程
  

二、配置说明

1. 边缘计算设备：Atlas200DK

Atlas200DK 是华为昇腾系列边缘计算板卡，主打低功耗、高性能的AI推理场景。使用前需完成基础配置：

• 硬件连接：连接电源、网线（用于连接摄像头）、串口线（用于初始配置）、显示器（可选，方便调试）。

• 系统环境：预装 Ubuntu 18.04 系统，已安装昇腾驱动（Driver）、CANN 工具包（推荐 5.1.RC2 及以上版本）、MindStudio（可选，用于远程开发调试）。

• 核心依赖：Python 3.7+、PyTorch 1.8+（需适配昇腾环境）、OpenCV 4.5+、昇腾 Python API（ascend-toolkit）。

2. yolov11 算法适配

由于 Atlas200DK 依赖昇腾硬件的推理能力，需对 yolov11 模型进行适配改造：

• 源码获取：从 GitHub 下载 yolov11 v6.1 版本源码（与原博客版本一致，保证兼容性）。

• 模型转换：yolov11 原始.pt 模型需转换为 Atlas200DK 支持的 OM 模型（昇腾离线推理模型），需通过 CANN 工具包的atc工具完成。

• 环境配置：在 Atlas200DK 上创建 Conda 环境，安装依赖：

  conda create -n yolov11_atlas python=3.7 conda activate yolov11_atlas pip install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1 pip install opencv-python numpy pandas matplotlib pip install ascend-cann-sdk # 昇腾Python API

3. 海康威视摄像头

• 产品型号：iDS-2DY9440lX-A/SP T5（与原博客一致，其他海康网络摄像头通用）。

• 硬件连接：仅需连接电源和网线，网线另一端接入 Atlas200DK 的网口（eth0）。

三、Atlas200DK 与海康威视摄像头连接

1. 摄像头激活（Windows 本机预处理）

Atlas200DK 直接激活摄像头操作不便，建议先在 Windows 电脑上完成摄像头激活和网络配置，步骤与原博客一致：

• 方法选择：使用 SADP 软件激活（海康官方工具，支持设备检索和参数配置）。

• 下载安装 SADP 软件后，用网线连接 Windows 电脑和摄像头，打开软件即可检索到未激活设备。

• 激活配置：设置管理员密码（8-16位，需包含数字、字母、特殊字符中至少两种），修改摄像头 IP 地址（建议设置为 192.168.1.110，便于后续统一网段）。

• 电脑 IP 配置：打开 Windows 控制面板 → 网络和共享中心 → 以太网属性 → IPv4 设置，手动设置 IP 为 192.168.1.65（与摄像头同一网段，后一位不同），子网掩码 255.255.255.0。

• 验证激活：打开浏览器，输入摄像头 IP（192.168.1.110），输入用户名（admin）和设置的密码，登录成功则激活完成。

2. Atlas200DK 网络配置（关键步骤）

需确保 Atlas200DK 与摄像头在同一网段，才能正常访问 RTSP 流：

• 远程连接 Atlas200DK：通过串口工具（如 SecureCRT）或 MindStudio 远程连接板卡，登录系统。

• 配置有线网络：修改 eth0 网口的 IPv4 地址，与摄像头 IP 同一网段：

  # 查看网口名称 ifconfig # 编辑网络配置文件 sudo vi /etc/network/interfaces

• 在配置文件中添加以下内容：

  auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.1.70 # 与摄像头IP前三位一致，后一位不同 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.1.1 # 可选，根据路由器配置

• 重启网络服务生效：

  sudo /etc/init.d/networking restart

• 验证连通性：在 Atlas200DK 终端 ping 摄像头 IP，能 ping 通则网络连接正常：

  ping 192.168.1.110

四、yolov11 模型转换与实时检测配置

1. yolov11 模型转换（Atlas200DK 特有步骤）

Atlas200DK 不直接支持 PyTorch 的.pt 模型，需通过atc工具转换为 OM 模型：

• 第一步：将 yolov11 的.pt 模型导出为 ONNX 模型。在 yolov11 源码根目录执行：

  python export.py --weights yolov11s.pt --include onnx --imgsz 640 640

  执行成功后，会生成yolov11s.onnx文件。

• 第二步：编写 ATC 转换配置文件（如yolov11s_atc.cfg），内容如下：

  [common] input_format=NCHW input_shape="images:1,3,640,640" output=yolov11s_om log=debug [aipp] aipp_mode=static mean_chn_0=0 mean_chn_1=0 mean_chn_2=0 min_chn_0=0 min_chn_1=0 min_chn_2=0 var_reci_chn_0=1/255.0 var_reci_chn_1=1/255.0 var_reci_chn_2=1/255.0

• 第三步：执行 ATC 转换命令（需配置 CANN 环境变量）：

  source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh atc --model=yolov11s.onnx --config=yolov11s_atc.cfg --framework=5 --output=./model --soc_version=Ascend310

  转换成功后，在./model目录下生成yolov11s_om.om模型文件。

2. 配置 RTSP 流地址

海康威视摄像头的 RTSP 地址格式通用，需替换为实际的用户名、密码和摄像头 IP：

• 格式：rtsp://用户名:密码@摄像头IP/Streaming/Channels/2

• 示例：rtsp://admin:YourPassword123@192.168.1.110/Streaming/Channels/2

• 验证 RTSP 流：可在 VLC 播放器中输入该地址，能正常播放监控画面则说明地址有效。

3. 修改 yolov11 检测代码适配 Atlas200DK

需修改 yolov11 源码的detect.py，适配 OM 模型推理和 Atlas 硬件：

• 替换模型加载逻辑：将原 PyTorch 模型加载改为昇腾 OM 模型加载，使用昇腾 Python API：

  # 原模型加载代码（注释） # model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn) # 新增 Atlas OM 模型加载代码 from ascend.cann.python import acl acl.init() device_id = 0 context, ret = acl.rt.create_context(device_id) # 加载 OM 模型 model_path = "./model/yolov11s_om.om" model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path) model_desc = acl.mdl.create_desc() ret = acl.mdl.get_desc(model_desc, model_id)

• 修改数据源输入：将--source参数默认值改为摄像头 RTSP 地址：

  parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:YourPassword123@192.168.1.110/Streaming/Channels/2', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')

• 适配推理逻辑：将图像预处理后的数据传入 OM 模型进行推理，解析输出结果（需根据 yolov11 输出格式调整后处理代码）。

五、常见报错与解决方案

1. OpenCV 相关报错（与原博客类似）

报错信息：

error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.

解决方案：

# 卸载冲突的 OpenCV 版本 sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config pip uninstall opencv-python opencv-python-headless # 安装适配 Atlas 环境的 OpenCV pip install opencv-python==4.5.5.62

2. cv2 无 setNumThreads 属性报错

报错信息：

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'setNumThreads'

解决方案：

pip install --upgrade opencv-python

或直接注释detect.py中cv2.setNumThreads(0)该行代码（Atlas 环境中无需该配置）。

3. 模型转换失败报错

报错信息：

ATC error: Input shape does not match model requirement

解决方案：

• 检查 ONNX 模型的输入维度与 ATC 配置文件中的input_shape一致（均为 1,3,640,640）。

• 确保导出 ONNX 模型时imgsz参数与转换时一致。

4. 摄像头连接超时

报错信息：

RTSP stream can not be opened

解决方案：

• 确认 Atlas200DK 与摄像头在同一网段（IP 前三位相同）。

• 检查摄像头 IP 未被占用，可通过 SADP 软件重新确认设备在线状态。

• 关闭 Atlas200DK 防火墙，避免端口拦截：

  sudo ufw disable

六、其他注意事项

1. 网络冲突问题

与原博客类似，Atlas200DK 同时连接 WiFi 和有线网时，若两者 IP 网段一致（如均为 192.168.1.x），会导致 WiFi 断开。解决方案：

• 修改有线网（eth0）IP 网段，例如 WiFi 为 192.168.110.x，有线网设置为 192.168.111.70，摄像头 IP 改为 192.168.111.110，保持三者同一网段。

2. 性能优化建议

• 降低推理分辨率：将imgsz从 640 改为 480，可提升帧率（适合实时检测场景）。

• 关闭不必要的后处理：如无需保存检测结果，可注释save_txt、save_conf等相关代码。

• 调整置信度阈值：将conf_thres从 0.25 提高到 0.3，减少误检测，提升推理速度。

3. 检测结果展示

运行修改后的detect.py脚本：

python detect.py --weights ./model/yolov11s_om.om --device 0

成功运行后，终端会输出实时检测结果，示例如下：

C0: 544x640 1 bottle (0.78), 1 potted plant (0.35), 1 vase (0.29), Done. (0.042s) C0: 544x640 1 bottle (0.79), 1 potted plant (0.34), 1 vase (0.28), Done. (0.038s)

若连接了显示器，可通过 OpenCV 窗口实时查看带检测框的监控画面（需确保 OpenCV 环境配置正常）。

总结

本文详细介绍了 Atlas200DK 边缘计算设备部署 yolov11 算法、调用海康威视网络摄像头实现实时目标检测的完整流程，核心关键点包括：摄像头激活与网络配置、Atlas200DK 环境搭建与模型转换、yolov11 代码适配与报错解决。相比 Jetson 设备，Atlas200DK 需重点关注 OM 模型转换和昇腾 API 适配，只要严格遵循步骤配置，即可实现低延迟、高准确率的实时检测。如果在操作过程中遇到问题，可参考昇腾官方论坛或海康威视技术支持获取进一步帮助。