摘要
在公司最近开发的图像识别模块中，我们专注于识别塔工在上塔过程中是否正确扣好安全绳。经过研究和比较，我们选择了YOLO5作为核心算法，并采用ONNXRuntime在Java环境中进行模型的部署和预测。
选择YOLO5
YOLO5以其出色的性能和准确性在图像识别领域备受推崇。然而，YOLO5原生并不支持Java环境，这给我们的部署带来了挑战。
解决方案：PT到ONNX的转换
为了解决这一问题，我们探索了将YOLO5训练后的PyTorch权重文件(.pt)转换为ONNX格式的方法。这样，我们便能利用Java支持的ONNXRuntime进行模型的加载和预测。
本地环境搭建
我们推荐使用Anaconda来管理Python环境，确保依赖性和版本的一致性。以下是搭建本地环境的步骤：
- 安装Anaconda。
- 创建名为
test的新的yolo测试环境：conda create --name test。 - 激活yolo环境：
conda activate test。
转换流程
在环境激活后，进入YOLO5的目录，并执行以下命令来输出ONNX模型：
cd path/to/yolo
python export.py --weights last.pt --include torchscript onnx识别效果展示
通过上述步骤，我们成功将YOLO5模型转换并部署在Java环境中。下面是模型的识别效果展示，证明了我们解决方案的有效性。
结语
通过这次实践，我们不仅解决了YOLO5在Java环境下部署的问题，还提高了塔工安全绳识别的准确性和效率。我们期待这一模块能够在实际应用中发挥重要作用，保障塔工的安全。
