人脸&人体多输入多workflow方案

介绍

该Solution集成了Face和Body两个能力集，具体请看对应的Solution。

该Solution面向AI盒子场景，支持多路输入和多Workflow，并可以通过配置文件选择哪路输入进入到哪个Workflow中

编译

bash build.sh

打包

bash deploy.sh

该脚本会在当前目录下创建deploy文件夹，里面包含通用库、VIO配置文件、模型及face_body_multisource目录

配置

比如一个Solution接收两路输入，其中第一路进入到人脸抓拍的Workflow中，同时第一路和第二路都输入到人体检测Workflow，典型的配置如下所示：

{
    "workflows": [
        {
            "xstream_workflow_file": "./face_body_multisource/configs/face_snapshot.json",
            "source_list": [
                0
            ],
            "overwrite": true,
            "enable_profile": 0,
            "profile_log_path": "/userdata/log/face.txt"
        },
        {
            "xstream_workflow_file": "./face_body_multisource/configs/body_detection.json",
            "source_list": [
                0, 1
            ],
            "overwrite": true,
            "enable_profile": 0,
            "profile_log_path": "/userdata/log/body.txt"
        }
    ],
    "enable_result_to_json": false
}

其中：

• workflows： 表示当前solution使用哪些Workflow；

  • xstream_workflow_file：Workflow的配置文件；

  • source_list：输入到该Workflow的source id，每一个source id代表一路，可以支持；

  • overwrite：是否覆盖对应Workflow中对应的source_number字段，一般为true，不需要修改；

  • enable_profile：是否启用profile功能；

  • profile_log_path：保存profile日志的路径。

• enable_result_to_json：表示是否将智能结果保存到json文件。

运行

将部署包拷贝到板子上，即可运行。

export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./face_body_multisource/face_body_multisource ./configs/vio_config.json.96board ./face_body_multisource/configs/face_body_solution.json -i