手势识别技能开发（modelarts 华为hilens）-凯发k8国际娱乐官网入口

准备工作

• 已注册华为云帐号，且在使用华为hilens前检查帐号状态，帐号不能处于欠费或冻结状态。
• 已购买hilens kit设备，并准备好网线，电脑，路由器，hdmi线，显示屏。
• 成功注册设备hilens kit设备至华为hilens控制台，详情请参见注册hilens kit。
• 登录obs服务，创建桶和文件夹，用于存放样例的训练数据。创建名称为“hilens-gesture”obs桶，区域选择“华北-北京四”，创建如下文件夹：
  • “gesture-data”：用于存放训练模型的数据。
  • “gesture-data-output”：用于存放模型输出数据。
  • “gesture-data-record”：用于存放日志。
  • “gesture-convert-output”：用于存放转换模型后的输出文件。

  创建obs桶和文件夹的操作指导请参见和。为保证模型数据能正常访问，请务必保证创建的obs桶与华为hilens在同一区域。

  占用obs资源的操作均会收取一定费用，收费规则请参见。

步骤1：准备数据

华为hilens在公共obs桶中提供了手势识别技能的用于模型训练的示例数据，命名为“gesture_recognition_data”，因此本文的操作示例使用此示例模型进行技能开发。您需要执行如下操作，将模型文件上传至您的obs目录下，即准备工作中您创建的obs目录“hilens-gesture/gesture-recognition”。

1. 单击，将手势识别案例示例数据“gesture_recognition_data”下载至本地，在文件存放目录完成签名校验（windows系统推荐使用git工具），验证成功将返回ok。执行命令如下：

   echo 244e86ec55fd54461b5f5eff53a7867f43f72f29778babd3fe89a20e860ca529 gesture_recognition_data.zip | sha256sum -c

2. 在本地，将“gesture_recognition_data”压缩包解压。例如解压至本地“gesture_recognition_data”文件夹下，包括1个子文件夹“gesture-data”和1个“.py”文件。
3. 参考，利用obs browser 工具将“gesture_recognition_data/gesture-data”文件夹下的所有数据上传至“hilens-gesture/gesture-data”obs路径下，obs browser 使用方法请参见。

步骤2：创建数据集

1. 登录，根据要求完成访问权限配置。
2. 在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”。
3. 在数据集管理页面，单击“创建数据集”。在“创建数据集”页面，“数据集输入位置”选择步骤1：准备数据中上传的数据存储目录（obs路径），需选择到具体图片存储的父目录。“数据集输出位置”，请指定一个空目录，且此目录不能是数据来源目录下的子目录。“标注类型”选择“图像分类”。
   图1 创建数据集
   
4. 参数填写完成后，单击“创建”，完成数据集创建。
   进入数据集管理页面，等待数据同步完毕，您可以单击数据集名称进入概览页面，了解进度。由于提供的样例数据集已完成数据标注，当数据集概览页面显示图片已标注，表示数据已同步完成。

   图2 标注进展
   
5. 发布数据集。

   在数据集管理页面，单击“发布”，在弹出窗口中，根据界面提示进行配置。由于本示例使用的算法，必须使用切分的数据集进行训练，因此训练验证比例的参数必须设置，建议设置为“0.8”或“0.9”，表示训练集和验证集的比例为“8：2”或“9：1”。

6. 单击“确定”完成发布数据集。
   图3 发布数据集
   

步骤3：订阅算法

modelarts官方提供了一个“resnet_v1_50”，算法用途为图像分类，您可以使用此算法训练，得到所需的模型。目前“resnet_v1_50”算法发布在ai gallery中。您可以前往ai gallery，订阅此算法，然后同步至modelarts中。

1. 登录modelarts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“ai gallery”。进入新版ai gallery。
2. 单击，进入算法详情页。
   由于ai gallery发布了多个“resnet_v1_50”，本示例选择支持gpu训练 ascend310推理的算法。

   图4 选择仅用于ascend 310推理的算法
   
3. 单击右侧的“订阅”，根据界面提示完成算法订阅。

   此算法由modelarts官方提供，目前免费开放。订阅算法完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。

4. 单击详情页的“前往控制台”，此时弹出“选择云服务区域”对话框，选择modelarts对应的区域，然后再单击“确定”。

   页面将自动跳转至modelarts的“算法管理>我的订阅”中同步对应的算法。

   图5 前往控制台
   
   图6 选择云服务区域
   
5. 在modelarts管理控制台的算法管理页面，算法将自动同步至modelarts中。
   图7 同步算法
   

步骤4：使用订阅算法创建训练作业

算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可以使用订阅的“resnet_v1_50”算法创建训练作业，获得模型。

1. 进入“算法管理>我的订阅”页面，选择订阅的“resnet_v1_50”算法，单击左侧的小三角展开算法，在版本列表中，单击“创建训练作业”。
   图8 创建训练作业
   
2. 在“创建训练作业”页面，参考如下说明填写关键参数。
   • “算法> 我的订阅”：系统默认选择订阅的算法，请勿随意修改。
   • “训练输入”：选择数据集，然后从下拉框中选择步骤2：创建数据集中创建好的数据集。数据集一定要选择切分训练集比例的版本，否则将会导致训练失败。
   • “训练输出”：选择训练结果的存储位置（obs路径）。为避免出现错误，建议选择一个空目录用作“训练输出”。本样例选择准备工作中已创建的obs桶“hilens-gesture”和文件夹“gesture-data-output”。
   • “超参”：建议采用默认值。如需进行调优，可参考的训练参数说明。
   • “资源类型”：建议选择gpu规格的资源类型，训练效率会更高一些。
3. 参数填写完成后，单击“提交”，确认规格，单击“确定”，完成训练作业创建。
4. 进入“训练管理>训练作业（new）”页面，等待训练作业完成。

   训练作业运行需要几分钟时间，请耐心等待。根据经验，选择样例数据集，使用gpu资源运行，预计3分钟左右可完成。

   当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束。

   图9 查看训练作业状态
   

   您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果”等信息。

   您也可以在配置的“训练输出位置”对应的obs目录下获得训练生成的模型。

步骤5：转换模型

1. 在modelarts管理控制台中，选择左侧导航栏的“ai应用管理 > 模型转换”，进入模型转换列表页面。
2. 单击左上角的“创建任务”，进入任务创建任务页面。
3. 在“创建任务”页面，按表1填写相关信息，如图10所示。

   表1 创建任务参数

   参数	推荐填写
   “名称”	输入“gesture-recognition”。
   “描述”	输入判断手势技能的简短描述，如：将判断手势技能模型转换为“.om”格式。
   “输入框架”	选择“tensorflow”。
   “转换输入目录”	选择转换输入目录为“hilens-gesture/gesture-data-output/frozen_graph”。
   “输出框架”	选择“mindspore”。
   “转换输出目录”	选择转换输出目录为“hilens-gesture/gesture-convert-output”。
   “转换模板”	选择“tf-frozengraph-to-ascend-hilens”。
   “高级选项”	“输入张量形状”设置为“images:1,224,224,3”，其他选项均为默认值。

   图10 创建模型压缩/转换任务
   
4. 任务信息填写完成后，单击右下角“立即创建”。

   创建完成后，系统自动跳转至“模型压缩/转换列表”中。刚创建的转换任务将呈现在界面中，其“任务状态”为“初始化”。任务执行过程预计需要几分钟到十几分钟不等，请耐心等待，当“任务状态”变为“成功”时，表示任务运行完成并且模型转换成功。

   如果“任务状态”变为“失败”，建议单击任务名称进入详情页面，查看日志信息，根据日志信息调整任务的相关参数并创建新的转换任务。

步骤6：导入模型至华为hilens

1. 登录，在左侧导航栏中选择“技能开发>模型管理”，进入“模型管理”页面。
   

   华为hilens控制台技能开发所在的区域应和在modelarts ai gallery订阅算法的区域图5一致。

2. 在“模型管理”页面，单击右上角的“导入（转换）模型”。
3. 在“导入模型”页面，然后参考表2填写参数，信息确认无误后单击“确定”完成导入，如图11所示。

   表2 导入模型参数

   参数	推荐填写
   “名称”	输入“gesture-recognition”。
   “版本”	输入“1.0.0”。
   “描述”	输入导入模型的描述。
   “模型来源”	单击“从modelarts导入”，在右侧下拉框中选择“om（从转换任务中获取）”，然后在下方转换任务列表中勾选之前在步骤5：转换模型转换的模型“gesture-recognition”。

   图11 导入模型
   

   模型导入后，将进入“模型管理”页面，您导入的模型可从列表中查看模型状态，导入成功后模型“状态”为“导入成功”。

步骤7：新建技能

1. 在华为hilens管理控制台的左侧导航栏中选择“技能开发>技能管理”，进入技能列表。
2. 在“技能管理”页面，单击右上角“新建技能”，进入“创建技能”页面。
3. 在“创建技能”页面，在“技能模板”中选择“使用空模板”后，填写基本信息和技能内容。

   基本信息

   按表3填写技能的基本信息，如图12所示。

   表3 技能基本信息参数

   参数	推荐填写
   “技能模板”	选择“使用空模板”。
   “技能名称”	输入“gesture_recognition”。
   “技能版本”	输入“1.0.0”。
   “适用芯片”	默认为“ascend310”。
   “检验值”	根据步骤1：准备数据所下载的“手势识别案例”文件夹中的“main.py”文件中init函数参数的值的代码，这里检验值应输入“gesture”。此处的检验值和init函数参数值应保持一致。
   “应用场景”	选择“其他”，文本框中输入“手势识别”。
   “技能图标”	上传技能图标。
   “技能图片”	用来向用户介绍技能的使用或技能的效果，可不上传。
   “os平台”	选择“linux”系统。
   “描述”	输入技能的描述。

   图12 填写基本信息
   

   技能内容

   根据您的模型和逻辑代码情况，按表4填写技能内容，详细参数说明请参见。

   表4 技能内容参数

   参数	推荐填写
   “技能格式”	选择“技能包”格式。
   “运行时语言”	选择“python3.7”。
   “代码执行文件”	默认输入“index.py”。
   “模型”	单击加号，您可以在弹出框中，选择导入的模型“gesture-recognition”。
   “代码上传方式”	选择“在线编辑”，在代码编辑框中直接编辑代码，可直接复制步骤1：准备数据所下载的“手势识别案例”文件夹中的“.py”文件中的代码内容，请核对代码中模型名称，保持代码中的模型名称与步骤5：转换模型的模型名称一致。此样例中模型名称应是“gesture-recognition.om”，如下所示。 model = hilens.model(hilens.get_model_dir() "gesture-recognition.om")

   图13 技能内容
   

   基本信息和技能内容填写完成后，您可以在界面右侧查看其配置参数值，如果某个字段填写错误，在右侧会显示一个小红叉。

4. 确认信息无误后，单击“确定”完成技能创建。
   图14 确认信息并完成新建技能
   

步骤8：（可选）发布技能

1. 在华为hilens管理控制台，单击左侧导航栏“技能开发>技能管理”，进入“技能管理”页面。
2. 选择需要发布的技能，单击右边的“发布”。
3. 在弹出的“发布技能到技能市场”对话框中，按图15设置相关信息，单击“确定”。
   图15 发布技能
   

   表5 发布技能参数说明

   参数字段	说明
   发布服务	技能发布的服务位置。本样例选择“hilens技能市场”。
   计费策略	技能发布在技能市场的计费策略。可选择“免费”和“收费”。
   计费模式	技能发布后的计费模式。 若选择“免费”计费策略，仅可选择“一次性”计费模式。 若选择“收费”计费策略，可选择“包年/包月”和“一次性”两种计费模式。
   计量单位	每份license可用在设备上的规格。有“路数”和“并发量”两种计量方式。若以“路数”规格，一份license可安装在设备上使用一路视频。
   规格限制	技能在同一设备上最多可以处理视频的路数，或最大并发量。
   隐私声明	技能涉及到的用户隐私声明。

   提交之后，将发送至华为hilens后台，由工作人员进行审核，3个工作日之内完成审核，请您耐心等待。当审核通过后，状态将变更为“审核通过，已发布”。

步骤9：安装技能

1. 在“技能开发>技能管理”页面，选择已开发的的技能，单击右侧操作列“安装”。
2. 勾选已注册且状态在线的设备，单击“安装”，安装成功后单击“确定”，完成安装技能操作，如图16所示。
   安装过程中，华为hilens管理控制台会将技能包下发到设备。下发技能包需要一段时间，可以从进度条中看到技能安装进度，下发完成后“进度”栏会提示“安装成功”。

   图16 安装成功
   

   安装成功后，您可以启动技能查看技能输出数据。

步骤10：启动技能

1. 使用hdmi视频线缆连接hilens kit视频输出端口和显示器。
2. 单击左侧导航栏“设备管理>设备列表”，进入“设备列表”页面。
3. 单击已注册设备的“技能管理”，查看技能状态已安装的手势识别技能状态为“停止”，单击操作列的“启动”，并单击“确定”，确定启动技能运行在端侧设备上。

   等待一会，当状态变为“运行中”，则技能成功运行在端侧设备上。

   安装技能的状态说明如图17所示。

   图17 查看技能状态
   

   表6 安装技能状态

   状态名	状态说明
   停止	停止状态，技能停止运行在端侧设备上。
   运行中	运行状态，技能成功安装在端侧设备。

   技能处于“运行中”状态时，您可以通过显示器查看技能输出的视频数据，此样例所开发的手势识别技能可识别一般的手势，技能输出的视频中会用方框标记出手势，并标记出手势含义。