背景介绍

目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术，随着深度学习技术的发展，目标检测与识别的应用场景也越来越广泛。当前, 主要有以下几个应用场景:

安全领域：指纹识别、物体识别等。

交通领域：车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等。

医疗领域：心电图、B超、健康管理、营养学等。

生活领域：智能家居、智能购物、智能测肤等。

但当前人工智能应用开发面临着开发周期长、AI软件栈理解成本高、算法模型与业务结合难度高、对开发人员技能要求高等门槛。为了降低AI应用开发的门槛，昇腾CANN开源了高性能的通用目标检测与识别一站式方案，通过其强大的可定制、可扩展性，旨在为AI开发者们提供更好的编程选择。

特别提示，如果您具有以下知识储备，将有助于学习：

1. 具有C&C++编程经验。

2. 了解异构计算架构CANN在昇腾AI全栈中的位置和作用。

3. 了解应用编程框架AscendCL的关键特性，并能够基于AscendCL接口开发简单的AI应用。

目标

1. 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性

2. 了解ACLlite的背景及接口使用方法

3. 深入了解通用目标检测与识别一站式方案的实现流程

4. 能够基于此方案定制自己的AI应用

目标检测与识别一站式方案介绍

点此detect_and_classify，可查看方案源代码。

方案整体特性概括如下：

1. 支持多格式输入和输出

通用目标检测和识别一站式方案支持图片、离线视频、RTSP视频流等多输入格式，开发者可基于此方案实现对图片和视频等不同格式的目标进行识别。另外在结果展示方面，支持图片、离线视频、Web前端等多形式展现，开发者可根据业务场景灵活呈现识别结果。

2. 支持轻松替换和串接模型

该方案当前选用的是YoloV3图片检测模型与CNN颜色分类模型的串接，可实现基本的车辆检测和车辆颜色识别，开发者可轻松修改程序代码，自行替换/增加/删除AI模型，实现更多AI功能。

3. 支持高效数据预处理

图片、视频等各类数据是进行目标检测和识别的原料，在把数据投入AI算法或模型前，我们需要对数据进行预加工，才能达到更加高效和准确的计算。该样例采用独立数据预处理模块，支持开发者按需定制，高效实现解码、抠图、缩放、色域转换等各种常见数据处理功能。

4. 支持图片数、分辨率可变场景定制

在目标检测和识别领域，开发者们除了需要应对输入数据格式等方面差异，还会经常遇到图片数量、分辨率不确定的场景，这也是格外头疼的问题之一。比如，在目标检测和识别过程中，由于检测出的目标个数不固定，导致程序要等到图片攒到固定数量再进行AI计算，浪费了大量宝贵的AI计算资源。该样例开放了便捷的定制入口，支持设置多种数据量Batch档位、多种分辨率档位，在推理时根据实际输入情况灵活匹配，不仅扩宽了业务场景，更有效节省计算资源，大大提升AI计算效率。

5. 支持多路多线程高性能编程

为了进一步提高编程的灵活性，满足开发者实现高性能AI应用，该样例支持通过极为友好和便捷的方式调整线程数和设备路数，极大降低学习成本，提升设备资源利用率。

6. 高效后处理计算

除此之外，该样例后续还会将原本需要在CPU上进行处理的功能推送到昇腾AI处理器上执行，利用昇腾AI处理器强大的算力实现后处理的加速，进一步提升整个AI应用的计算效率。