该项目针对公共场所禁烟效果不佳问题，基于PaddleX训练模型，结合语音播报实现控烟。先处理数据集，修改XML文件适配格式，清理冗余文件并划分训练、验证、测试集（7:2:1）。用PPYolo模型训练300个epoch，第277个效果最佳，map约76。导出模型后部署，通过摄像头检测，阈值≥0.3时播放禁烟语音。

不抽烟，也没有烟，所以只能以这种形式代替了

爸，这下你还敢抽烟吗？/邪笑

       

我爸：这锅我不背！！

项目背景

  2014年11月24日，卫生计生委起草了《公共场所控制吸烟条例（送审稿）》向社会公开征求意见。送审稿明确，所有室内公共场所一律禁止吸烟。此外，体育、健身场馆的室外观众坐席、赛场区域；公共交通工具的室外等候区域等也全面禁止吸烟。而《公共场所控制吸烟条例》实施后，卫计委将考虑为控烟条例设置举报电话，同时开展监测评估，鼓励全社会参与戒烟活动。 

  但有很多人秉持“多一事不如少一事”的原则：“欸，有点电话就不打，我就忍着！”，导致社会公共场所禁烟效果普遍不佳。

  因而“公共场所，禁止吸烟”的标牌，也渐渐沦为了摆设。

       

项目介绍

  本项目基于PaddleX进行模型训练，并利用inference导出后部署在本地，并使用百度大脑合成后进行“公共场所，禁止吸烟”的语音播报。

首先导入使用PaddleX时所需的模块

In [9]

!pip install paddlex!pip install paddle2onnx

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# 进行数据集解压!unzip -oq /home/aistudio/data/data86368/smoke.zip -d /home/aistudio/dataset2

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  下面这个check.py是我在开发过程中遇到点小问题在PaddleX的Github issue中找到的，后面我们会提到这个脚本的功能。
（深刻启示：有问题就去逛issue！！！要相信你现在所遇到的绝大多数问题已经有“先烈”替你趟过了！即使没有也可以提issue!飞桨的开发小哥哥们回复也是炒鸡快！！！！）

In [52]

!mv check.py dataset

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数据处理和数据清洗

  在执行数据集解压命令后，可以看到本数据集提供了images和Annotations两个文件夹，分别存放.webp和.xml文件。为了能够顺利使用PaddleX进行数据集划分和模型训练，需要将原本数据集修改为符合PaddleX数据集格式的数据集。In [53]

# 这里修改.xml文件中的元素!mkdir dataset/Annotations1import xml.dom.minidomimport ospath = r'dataset/Annotations'  # xml文件存放路径sv_path = r'dataset/Annotations1'  # 修改后的xml文件存放路径files = os.listdir(path)cnt = 1for xmlFile in files:    dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile))  # 打开xml文件，送到dom解析    root = dom.documentElement  # 得到文档元素对象    item = root.getElementsByTagName('path')  # 获取path这一node名字及相关属性值    for i in item:        i.firstChild.data = '/home/aistudio/dataset/JPEGImages/' + str(cnt).zfill(6) + '.webp'  # xml文件对应的图片路径    with open(os.path.join(sv_path, xmlFile), 'w') as fh:        dom.writexml(fh)    cnt += 1

登录后复制    In [55]

# 这里修改.xml文件中的元素!mkdir dataset/Annotations2import xml.dom.minidomimport ospath = r'dataset/Annotations1'  # xml文件存放路径sv_path = r'dataset/Annotations2'  # 修改后的xml文件存放路径files = os.listdir(path)for xmlFile in files:    dom = xml.dom.minidom.parse(os.path.join(path, xmlFile))  # 打开xml文件，送到dom解析    root = dom.documentElement  # 得到文档元素对象    names = root.getElementsByTagName('filename')    a, b = os.path.splitext(xmlFile)  # 分离出文件名a    for n in names:        n.firstChild.data = a + '.webp'    with open(os.path.join(sv_path, xmlFile), 'w') as fh:        dom.writexml(fh)

登录后复制    In [56]

# 这里修改.xml文件中的元素!mkdir dataset/Annotations3#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*- import osimport xml.etree.ElementTree as ET origin_ann_dir = '/home/aistudio/dataset/Annotations2/'# 设置原始标签路径为 Annosnew_ann_dir = '/home/aistudio/dataset/Annotations3/'# 设置新标签路径 Annotationsfor dirpaths, dirnames, filenames in os.walk(origin_ann_dir):   # os.walk游走遍历目录名  for filename in filenames:    print("process...")    # if os.path.isfile(r'%s%s' %(origin_ann_dir, filename)):   # 获取原始xml文件绝对路径，isfile()检测是否为文件 isdir检测是否为目录    origin_ann_path = os.path.join(origin_ann_dir, filename)   # 如果是，获取绝对路径（重复代码）    new_ann_path = os.path.join(new_ann_dir, filename)    tree = ET.parse(origin_ann_path)  # ET是一个xml文件解析库，ET.parse（）打开xml文件。parse--"解析"    root = tree.getroot()   # 获取根节点    for object in root.findall('object'):   # 找到根节点下所有“object”节点        name = str(object.find('name').text)  # 找到object节点下name子节点的值（字符串）        # 如果name等于str，则删除该节点        if (name in ["smoke"]):        #   root.remove(object)            pass        # 如果name等于str，则修改name        else:            object.find('name').text = "smoke"        tree.write(new_ann_path)#tree为文件，write写入新的文件中。        print("OK1")

登录后复制    由于在上述数据处理过程中我们产生了很多冗余的文件，故需将其删除。并将其更改为适合PaddleX的数据集格式。In [57]

!rm -rf dataset/Annotations!rm -rf dataset/Annotations1!rm -rf dataset/Annotations2!mv dataset/Annotations3 dataset/Annotations!mv dataset/images dataset/JPEGImages

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在原始数据集中，存在.webp文件和.xml文件匹配不对等的情况，这里我们根据.webp文件名删除了在Annotations文件夹中无法匹配的.xml文件，使得.webp和.xml能够一一对应。

In [59]

import osimport shutilpath_annotations = 'dataset/Annotations'path_JPEGImage = 'dataset/JPEGImages'xml_path = os.listdir(path_annotations)jpg_path = os.listdir(path_JPEGImage)for i in jpg_path:    a = i.split('.')[0] + '.xml'    if a in xml_path:        pass    else:        print(i)        os.remove(os.path.join(path_JPEGImage,i))

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因为懒(有现成的为啥还要自己写呢~)，所以就用了PaddleX 自带的划分数据集的命令，这里我们训练集、验证集、测试集的比例为7:2:1。

In [60]

!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir /home/aistudio/dataset/ --val_value 0.2 --test_value 0.1

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/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/depends.py:2: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses  import impDataset Split Done.Train samples: 3403Eval samples: 972Test samples: 486Split files saved in /home/aistudio/dataset/

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  当然，从一般情况来说，这一步完成之后就可以进行模型训练了。但其实在实际过程中，若进行模型训练，在训练过程中会报错。具体报错，大家感兴趣的可以实地体验一下（嘿嘿嘿）。这里就需要用到我们在开头所提到的check.py文件。执行以下命令，会输出图片读取有误的图片路径。我们用rm -rf命令将其与其对应的.xml文件删除。

In [61]

%cd dataset/!cat train_list.txt | python check.py!cat test_list.txt | python check.py!cat val_list.txt | python check.py

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/home/aistudio/datasetWrong img file: JPEGImages/790_strawberry.webpWrong img file: JPEGImages/791_strawberry.webpWrong img file: JPEGImages/000143.webpWrong img file: JPEGImages/000144.webpWrong img file: JPEGImages/000120.webpWrong img file: JPEGImages/780_strawberry.webpWrong img file: JPEGImages/845_strawberry.webpWrong img file: JPEGImages/smoke132.webpCorrupt JPEG data: 1 extraneous bytes before marker 0xdbWrong img file: JPEGImages/000325.webpWrong img file: JPEGImages/000193.webp

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!rm -rf JPEGImages/000120.webp!rm -rf JPEGImages/000143.webp!rm -rf JPEGImages/791_strawberry.webp!rm -rf JPEGImages/smoke132.webp!rm -rf JPEGImages/780_strawberry.webp!rm -rf JPEGImages/000193.webp!rm -rf JPEGImages/845_strawberry.webp!rm -rf JPEGImages/000325.webp!rm -rf JPEGImages/000144.webp!rm -rf JPEGImages/790_strawberry.webp!rm -rf Annotations/000120.xml!rm -rf Annotations/000143.xml!rm -rf Annotations/791_strawberry.xml!rm -rf Annotations/smoke132.xml!rm -rf Annotations/780_strawberry.xml!rm -rf Annotations/000193.xml!rm -rf Annotations/845_strawberry.xml!rm -rf Annotations/000325.xml!rm -rf Annotations/000144.xml!rm -rf Annotations/790_strawberry.xml

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并且删除之前生成的几个关于数据集的文本文件，重新执行PaddleX划分数据集的命令。

In [63]

!rm -rf val_list.txt!rm -rf train_list.txt!rm -rf test_list.txt!rm -rf labels.txt

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!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir /home/aistudio/dataset/ --val_value 0.2 --test_value 0.1

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/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/setuptools/depends.py:2: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses  import impDataset Split Done.Train samples: 3396Eval samples: 970Test samples: 485Split files saved in /home/aistudio/dataset/

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%cd /home/aistudio/

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/home/aistudio

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模型训练

  在使用PaddleX进行模型训练的过程中，我们使用目前PaddleX适配精度最高的PPYolo模型进行训练。其模型较大，预测速度比YOLOv3-DarkNet53更快，适用于服务端。大家也可以更改其他模型尝试一下。这里我训练了大概300个epoch(别问，问就是没算力了也懒得续点了……)其中第277个epoch效果最佳，map大概在76。（有算力的童鞋可以试着调参或者继续往下面去试试）

In [27]

import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'from paddlex.det import transformsimport paddlex as pdx# 定义训练和验证时的transforms# API说明 https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/transforms/det_transforms.htmltrain_transforms = transforms.Compose([    transforms.MixupImage(mixup_epoch=250), transforms.RandomDistort(),    transforms.RandomExpand(), transforms.RandomCrop(), transforms.Resize(        target_size=608, interp='RANDOM'), transforms.RandomHorizontalFlip(),    transforms.Normalize()])eval_transforms = transforms.Compose([    transforms.Resize(        target_size=608, interp='CUBIC'), transforms.Normalize()])# 定义训练和验证所用的数据集# API说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/datasets.html#paddlex-datasets-vocdetectiontrain_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(    data_dir='/home/aistudio/dataset',    file_list='/home/aistudio/dataset/train_list.txt',    label_list='/home/aistudio/dataset/labels.txt',    transforms=train_transforms,    parallel_method='thread',    shuffle=True)eval_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(    data_dir='/home/aistudio/dataset',    file_list='/home/aistudio/dataset/val_list.txt',    label_list='/home/aistudio/dataset/labels.txt',    parallel_method='thread',    transforms=eval_transforms)# 初始化模型，并进行训练# 可使用VisualDL查看训练指标，参考https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/train/visualdl.htmlnum_classes = len(train_dataset.labels)# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#paddlex-det-ppyolomodel = pdx.det.PPYOLO(num_classes=num_classes)# API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#train# 各参数介绍与调整说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/parameters.htmlmodel.train(    num_epochs=540,    train_dataset=train_dataset,    train_batch_size=8,    eval_dataset=eval_dataset,    learning_rate=0.000125,    save_interval_epochs=1,    lr_decay_epochs=[270,320, 480],    save_dir='output/ppyolo',    use_vdl=True)

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模型导出

  这里我们将训练过程中保存的模型导出为inference格式模型，其原因在于：PaddlePaddle框架保存的权重文件分为两种：支持前向推理和反向梯度的训练模型 和 只支持前向推理的推理模型。二者的区别是推理模型针对推理速度和显存做了优化，裁剪了一些只在训练过程中才需要的tensor，降低显存占用，并进行了一些类似层融合，kernel选择的速度优化。而导出的inference格式模型包括__model__、__params__和model.yml三个文件，分别表示模型的网络结构、模型权重和模型的配置文件（包括数据预处理参数等）。

In [ ]

!paddlex --export_inference --model_dir=PaddleDetection/output/ppyolo/epoch_277 --save_dir=./inference_model

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简单部署尝试

  下面我们简单地部署体验了一番。这里打开了设备摄像头进行视频流预测，并设置了在阈值>=0.3的时候会播放“公共场所，禁止吸烟！”

  在本项目中可以看到存在“cigarette.mp3”和“dad.mp3”的音频文件。“dad.mp3”的具体内容这里卖个关子。大家下载下来体验一下就知道了hhh。

  而这里的音频，使用的是百度大脑的语音合成API，具体的大家可以去百度大脑正式看看，在本项目中就不予展示了。

In [ ]

import cv2import paddlex as pdxfrom playsound import playsound# 修改模型所在位置predictor = pdx.deploy.Predictor('D:\project\python\cigarette\inference_model')cap = cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():    ret, frame = cap.read()    if ret:        result = predictor.predict(frame)        score = result[0]['score']        if score >= 0.3:            print("*"*100)            # 修改音频所在位置            playsound('D:\project\python\cigarette\cigarette.mp3')        # print(result)        vis_img = pdx.det.visualize(frame, result, threshold=0.6, save_dir=None)        cv2.imshow('cigarette', vis_img)        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):            break    else:        breakcap.release()

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