内容概要:本文详细介绍了使用海康威视工业相机和YOLOv5进行目标检测的完整解决方案。首先,文章阐述了系统的整体架构,包括海康相机SDK用于图像采集,YOLOv5模型通过LibTorch在C++中进行推理,并将整个流程封装成DLL供上位机调用。接着,文中深入探讨了图像采集过程中需要注意的细节,如回调函数处理、触发模式配置以及BGR到RGB的格式转换。对于推理部分,则强调了DLL接口的设计、内存管理和性能优化措施,如双缓冲队列、GPU加速预处理和共享内存的使用。此外,还讨论了不同平台上(如MFC、Qt、LabVIEW)的具体调用方式及其注意事项。最后,针对常见的部署问题提供了具体的解决方案,如电磁干扰导致的相机断连、模型误检和内存泄漏等问题。
适合人群:从事工业视觉系统开发的技术人员,尤其是有一定C++编程基础并熟悉深度学习框架的研究者。
使用场景及目标:适用于需要在工业环境中实施高效、稳定的目标检测任务的企业和个人开发者。通过本方案,可以在保持高精度的同时提高处理速度,降低延迟,确保系统的可靠性和鲁棒性。
其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例和技术细节,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和应用这套方案。同时,作者也指出了一些潜在的风险点和应对策略,使读者能够更加从容地面对实际项目中的挑战。
2025-04-18 10:59:34
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