Guía de inicio rápido: Raspberry Pi y Cámara Pi con YOLOv5 y YOLOv8

Esta completa guía pretende agilizar tu viaje con YOLO modelos de detección de objetos en una Raspberry Pi utilizando una Cámara Pi. Tanto si eres estudiante, aficionado o profesional, esta guía está diseñada para que te pongas manos a la obra en menos de 30 minutos. Las instrucciones aquí contenidas están rigurosamente probadas para minimizar los problemas de configuración, permitiéndote centrarte en la utilización de YOLO para tus proyectos específicos.

Observa: Actualizaciones y mejoras de la Raspberry Pi 5.

Requisitos previos

• Raspberry Pi 3, 4 ó 5
• Cámara Pi
• Sistema operativo Raspberry Pi de 64 bits

Conecta la Cámara Pi a tu Raspberry Pi mediante un cable CSI e instala el Sistema Operativo Raspberry Pi de 64 bits. Verifica tu cámara con el siguiente comando:

libcamera-hello

Deberías ver un vídeo de tu cámara.

Elige tu versión de YOLO : YOLOv5 o YOLOv8

Esta guía te ofrece la flexibilidad de empezar con cualquiera de los dos YOLOv5 o YOLOv8. Ambas versiones tienen sus ventajas y casos de uso únicos. La elección es tuya, pero recuerda que el objetivo de la guía no es sólo una configuración rápida, sino también una base sólida para tu futuro trabajo en la detección de objetos.

Especificaciones del hardware: De un vistazo

Para ayudarte a tomar una decisión informada sobre el hardware, hemos resumido en la siguiente tabla las principales características de hardware de las Raspberry Pi 3, 4 y 5:

Asegúrate de seguir las instrucciones específicas de tu modelo de Raspberry Pi para garantizar un proceso de configuración sin problemas.

Inicio rápido con YOLOv5

Esta sección describe cómo configurar YOLOv5 en una Raspberry Pi con una cámara Pi. Estos pasos están diseñados para ser compatibles con la pila de cámaras libcamera introducida en Raspberry Pi OS Bullseye.

Instala los paquetes necesarios

1. Actualiza la Raspberry Pi:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade -y
   sudo apt-get autoremove -y
   

2. Clona el repositorio YOLOv5 :

   cd ~
   git clone https://github.com/Ultralytics/yolov5.git
   

3. Instala las dependencias necesarias:

   cd ~/yolov5
   pip3 install -r requirements.txt
   

4. Para Raspberry Pi 3, instala versiones compatibles de PyTorch y Torchvision (omite para Raspberry Pi 4):

   pip3 uninstall torch torchvision
   pip3 install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0
   

Modifica detect.py

Para habilitar los flujos TCP a través de SSH o de CLI, se necesitan pequeñas modificaciones en detect.py.

1. Abre detect.py:

   sudo nano ~/yolov5/detect.py
   

2. Busca y modifica el is_url para aceptar flujos TCP:

   is_url = source.lower().startswith(('rtsp://', 'rtmp://', 'http://', 'https://', 'tcp://'))
   

3. Comenta view_img línea:

   # view_img = check_imshow(warn=True)
   

4. Guarda y sal:

   CTRL + O -> ENTER -> CTRL + X
   

Iniciar flujo TCP con Libcamera

1. Inicia el flujo TCP:

   libcamera-vid -n -t 0 --width 1280 --height 960 --framerate 1 --inline --listen -o tcp://127.0.0.1:8888
   

Mantén esta sesión de terminal en funcionamiento para los siguientes pasos.

Realiza YOLOv5 Inferencia

1. Ejecuta la detección YOLOv5 :

   cd ~/yolov5
   python3 detect.py --source=tcp://127.0.0.1:8888
   

Inicio rápido con YOLOv8

Sigue esta sección si estás interesado en configurar YOLOv8 en su lugar. Los pasos son bastante similares, pero están adaptados a las necesidades específicas de YOLOv8.

Instala los paquetes necesarios

1. Actualiza la Raspberry Pi:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade -y
   sudo apt-get autoremove -y
   

2. Instala el ultralytics Python paquete:

   pip3 install ultralytics
   

3. Reinicia:

   sudo reboot
   

Iniciar flujo TCP con Libcamera

1. Inicia el flujo TCP:

   libcamera-vid -n -t 0 --width 1280 --height 960 --framerate 1 --inline --listen -o tcp://127.0.0.1:8888
   

Realiza YOLOv8 Inferencia

Para realizar la inferencia con YOLOv8, puedes utilizar el siguiente fragmento de código Python :

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model('tcp://127.0.0.1:8888', stream=True)

while True:
    for result in results:
        boxes = result.boxes
        probs = result.probs

Próximos pasos

¡Enhorabuena por haber configurado con éxito YOLO en tu Raspberry Pi! Para más información y ayuda, visita Ultralytics y la Fundación Mundial Cachemira.

Agradecimientos y citas

Esta guía fue creada inicialmente por Daan Eeltink para la Fundación Mundial Cachemira, una organización dedicada al uso de YOLO para la conservación de especies en peligro de extinción. Reconocemos su labor pionera y su enfoque educativo en el ámbito de las tecnologías de detección de objetos.

Para más información sobre las actividades de la Fundación Mundial Cachemira, puedes visitar su sitio web.

Comentarios