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树莓派、Jetson nao在ROS下进行darknet深度学习识别物体大致方向及流程

2023-05-16

目标成果：在linux设备中启用darknet_ros

0.如何获得darknet_ros源码：

渠道1：github的darknet_ros.

渠道2：gitee的darknet_ros，这个是我从github上转到gitee上的 在github上不去时使用.

git下来之后复制到树莓派中，按找readme编译darknet_ros，此时如果你权重文件没有安装好，会在编译过程中下载权重文件，最好先魔法上网在windows中提前下载权重文件，因为树莓派中的网络比较慢，下载之后安装放在weight文件夹中即可。
这个是github页面展示

1.转移配置文件：

根据官方的的提示可以看到，如果我们需要使用自己模型进行识别的话要修改4个文件。

在这里插入图片描述

分别是weight文件、cfg文件、config文件、launch文件

a.如何生产权重文件可以参考这位博主的文章 我是通过这个文章训练的权重文件。参考darknet训练方法连接.

b.cfg文件 训练模型时 使用的算法配置文件。

c.config文件 文件后缀为.yaml 可以使用darknet作者对应文件下下的文件作为模板进行修改，这个文件描述了你使用的权重文件名字和算法配置文件名称 以及被检测的问题名称分类。

yolo_model:
			
			  config_file:
			    name: my_fire_v3.cfg
			  weight_file:
			    name: my_fire_v3_final.weights
			  threshold:
			    value: 0.3
			  detection_classes:
			    names:
			      - fire

d.launch文件 这个文件放置了你启动roslaunch时的配置 同样可以参考该文件夹下的文件进行修改，里面有一些需要修改一些东西，具体修改的内容需要你自己注意一下，这个文件是我很久以前修改的，已经忘记修改了哪里，但是我记得是比如我第一个箭头中，是从那个节点获取的图像，第二个箭头中，修改为yaml文件的文件名。
在这里插入图片描述

2. 按照运行提示运行darknet_ros

启用rbg图像，启用后产生关键的话题/camera/rgb/image_raw

roslaunch huanyu_robot_start astra_rgb__depth.launch

在这一步中，可能会出现一种错误，错误提示无法打开摄像头设备，这种情况需要你开启摄像头权限
命令为：

sudo chmod 777 /dev/video0

需要注意的是，需要你自己确定你摄像头的设备号是多少，以开启权限，不一定是video0也有可能是video1等等。

开启检测，即可使用darknet

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

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