视频实时行为检测——基于yolov5+deepsort+slowfast算法

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前言

前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，于是打算通过yolov5实现目标检测，deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，最终实现端到端的目标行为检测模型。

一、核心功能设计

总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：

1. yolov5实现目标检测，确定目标坐标
2. deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标
3. slowfast实现动作识别，并给出置信率
4. 用框持续框住目标，并将动作类别以及置信度显示在框上

最终效果如下所示：

二、核心实现步骤

1.yolov5实现目标检测

“YOLO”是一种运行速度很快的目标检测AI模型，YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快，它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。YOLOv5是YOLO比较新的一个版本。
所以我们把视频分解成多幅图像，并利用yolov5算法进行目标检测并逐帧执行时，可以看到目标跟踪框随目标移动。

效果如下所示：

2.deepsort实现目标跟踪

但是，如果视频帧中有多个目标，如何知道一帧中的目标和上一帧是同一个对象？这就是目标跟踪的工作，应用多个检测来识别特定目标随时间的变化，实现目标跟踪。
Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realtime tracking）演变而来，其使用卡尔曼滤波器预测所检测对象的运动轨迹，匈牙利算法将它们与新的检测目标相匹配。Deepsort易于使用且运行速度快，成为AI目标检测跟踪之热门算法。

首先来看一下DeepSORT的核心流程：
预测(track)——>观测（detection+数据关联）——>更新

• 预测：预测下一帧的目标的bbox，即后文中的tracks
• 观测：对当前帧进行目标检测，仅仅检测出目标并不能与上一帧的目标对应起来，所以还要进行数据关联
• 更新：预测Bbox和检测Bbox都会有误差，所以进行更新，更新后的跟踪结果通常比单纯预测或者单纯检测的误差小很多。
  

3.slowfast动作识别

我们将视频序列和检测框信息输入行为分类模型，输出每个检测框的行为类别，达到行为检测的目的。
而行为分类模型我们采用的是slowfast算法，其包括一个Slow路径，以低帧速率操作，以捕捉空间语义，以及一个Fast路径，以高帧速率操作，以精细的时间分辨率捕捉运动。快速路径可以通过减少信道容量而变得非常轻量级，同时还可以学习有用的时间信息用于视频识别。

三、核心代码解析

1.参数

if __name__=="__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--input', type=str, default="test/test1.mp4", help='test imgs folder or video or camera')
    parser.add_argument('--output', type=str, default="output/out1.mp4", help='folder to save result imgs, can not use input folder')
    # object detect config
    parser.add_argument('--imsize', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou', type=float, default=0.4, help='IOU threshold for NMS')
    parser.add_argument('--device', default=0, help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--classes', default=0,nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
    config = parser.parse_args()
    
    print(config)
    main(config)

从__main__开始分析，设置了输入输出参数以及目标检测的一些参数，包括输入路径、输出路径、尺寸大小、置信度、iou值、以及目标检测的类别，其中0是人。

2.主函数

对输入的config参数解析并使用，模型使用yolov5l6，权重下载到本地

    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5l6') #加载yolov5模型
    model.conf = config.conf
    model.iou = config.iou
    model.max_det = 200
    model.classes = config.classes
    device = config.device
    imsize = config.imsize
    video_model = slowfast_r50_detection(True).eval().to(device) #加载slowfast_r50_detection模型
    # video_model = slowfast_r50_detection(False).eval().to(device)
    # video_model.load_state_dict(torch.load("SLOWFAST_8x8_R50_DETECTION.pyth")['model_state'])

加载Slowfast、Deepsort模型，使用的Slowfast是在AVA2.2上训练的，通过AvaLabeledVideoFramePaths函数获得id到动作的mapping

    deepsort_tracker = DeepSort("deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7") #加载DeepSort模型
    ava_labelnames,_ = AvaLabeledVideoFramePaths.read_label_map("selfutils/temp.pbtxt") #加载类别标签
    ava_labelnames_abnormal,_ = AvaLabeledVideoFramePaths.read_label_map("selfutils/ava_action_abnormal.pbtxt") #加载类别标签

    coco_color_map = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(80)]

读取视频和载入视频

    vide_save_path = config.output
    video=cv2.VideoCapture(config.input) #读取视频
    width,height = int(video.get(3)),int(video.get(4))
    video.release() #释放资源
    outputvideo = cv2.VideoWriter(vide_save_path,cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 25, (width,height))
    print("processing...")
    
    video = pytorchvideo.data.encoded_video.EncodedVideo.from_path(config.input) # 载入视频

首先对视频进行抽帧处理，通过get_clip()对一秒内的视频进行抽帧，只保留视频图片，将tensor转numpy数组，BGR格式

    a=time.time()
    for i in range(0,math.ceil(video.duration),1): #截视频
        video_clips=video.get_clip(i, i+1-0.04)
        video_clips=video_clips['video']
        if video_clips is None:
            continue
        img_num=video_clips.shape[1]
        imgs=[]
        for j in range(img_num):
            imgs.append(tensor_to_numpy(video_clips[:,j,:,:]))
            # "video": A tensor of the clip's RGB frames with shape: (channel, time, height, width).
        	# 将tensor转为numpy数组,BGR格式

通过yolov5网络进行目标检测

        yolo_preds=model(imgs, size=imsize)
        # 每25帧后插入1帧作为预测图像
        yolo_preds.files=[f"img_{i*25+k}.jpg" for k in range(img_num)]
        print(i,video_clips.shape,img_num)

使用预训练的Deepsort权重，以yolo预测结果作为输入，用Deepsort的结果代替yolo预测的结果，这里Deepsort是用来给相同id的目标分配动作label的。

        deepsort_outputs=[]
        for j in range(len(yolo_preds.pred)):
            temp=deepsort_update(deepsort_tracker,yolo_preds.pred[j].cpu(),yolo_preds.xywh[j][:,0:4].cpu(),yolo_preds.imgs[j])
            if len(temp)==0:
                temp=np.ones((0,8))
            deepsort_outputs.append(temp.astype(np.float32))
        yolo_preds.pred=deepsort_outputs

通过ava_inference_transform()函数对预测输入进行预处理，然后通过调用Slowfast模型进行预测，最后为每个id分配动作类别

        id_to_ava_labels={}
        if yolo_preds.pred[img_num//2].shape[0]:
            inputs,inp_boxes,_=ava_inference_transform(video_clips,yolo_preds.pred[img_num//2][:,0:4],crop_size=imsize)
            inp_boxes = torch.cat([torch.zeros(inp_boxes.shape[0],1), inp_boxes], dim=1)
            if isinstance(inputs, list): #判断类型
                inputs = [inp.unsqueeze(0).to(device) for inp in inputs]
            else:
                inputs = inputs.unsqueeze(0).to(device)
            with torch.no_grad():
                slowfaster_preds = video_model(inputs, inp_boxes.to(device)) #预测动作
                slowfaster_preds = slowfaster_preds.cpu()
            for tid,avalabel,avapred in zip(yolo_preds.pred[img_num//2][:,5].tolist(),np.argmax(slowfaster_preds,axis=1).tolist(),torch.max(slowfaster_preds,axis=1).values.tolist()):
                # if(avalabel in ava_labelnames_abnormal):
                    # id_to_ava_labels[tid]=ava_labelnames[avalabel+1]+'_abnormal'
                id_to_ava_labels[tid]=[ava_labelnames[avalabel+1],avapred]            # print(avalabel)

        # print(avalabel)
        # print(ava_labelnames[avalabel+1])
        if((avalabel+1) in ava_labelnames_abnormal):
            isnormal=False
        else:
            isnormal=True
        save_yolopreds_tovideo(yolo_preds,id_to_ava_labels,coco_color_map,outputvideo,isnormal)
    print("total cost: {:.3f}s, video clips length: {}s".format(time.time()-a,video.duration))
        
    outputvideo.release()
    print('saved video to:', vide_save_path)

3.将结果保存成视频

def save_yolopreds_tovideo(yolo_preds,id_to_ava_labels,color_map,output_video,isnormal):
    for i, (im, pred) in enumerate(zip(yolo_preds.imgs, yolo_preds.pred)):
        im=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)
        if pred.shape[0]:
            for j, (*box, cls, trackid, vx, vy) in enumerate(pred):
                if int(cls) != 0:
                    ava_label = ''
                    ava_pred=0.0

                elif trackid in id_to_ava_labels.keys():
                    ava_label = id_to_ava_labels[trackid][0].split(' ')[0]
                    ava_pred=id_to_ava_labels[trackid][1]
                else:
                    ava_label = 'Unknow'
                    ava_pred=0.0

                if(isnormal):
                    text = '{:.4f} {} {}'.format(ava_pred,yolo_preds.names[int(cls)],ava_label)
                    color = [40,113,62]
                else:
                    text = '{:.4f} {} {} {}'.format(ava_pred,yolo_preds.names[int(cls)],ava_label,'abnormal')
                    color = [43,44,124]

                # print(cls)
                im = plot_one_box(box,im,color,text)
        output_video.write(im.astype(np.uint8))

总结

基于yolov5+deepsort+slowfast算法的视频实时行为检测就介绍到这里了！！！
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参考
Yolov5+SlowFast: 基于PytorchVideo的实时行为检测算法
YOLOv5算法详解
pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪
Yolov5+Deepsort+Slowfast实现实时动作检测

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