Detectando assalto na multidão com visão computacional

cabelo

Neste documento veremos um texto conceitual sobre uma das aplicabilidades do projeto OpenPose, uma biblioteca que permite a detecção de esqueleto com algoritmos de visão computacional. Com a análise dos vértices do esqueleto, podemos detectar determinadas ações, como um assalto na multidão com câmeras de monitoramento, assim talvez evitando a morte de vítimas de assaltos.

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Por: Alessandro de Oliveira Faria (A.K.A. CABELO) em 09/11/2018 | Blog: http://assuntonerd.com.br

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Mão na massa

Primeiramente lembramos que a principal dependência deste projeto é a biblioteca openCV 3.X ou superior e a biblioteca CUDA da NVIDIA, devemos efetuar o download dos fontes OpenPose no repositório github com o comando a seguir:

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/
Cloning into 'openpose'... remote: Enumerating objects: 518, done. remote: Counting objects: 100% (518/518), done. remote: Compressing objects: 100% (350/350), done. remote: Total 17652 (delta 283), reused 239 (delta 164), pack-reused 17134 Receiving objects: 100% (17652/17652), 81.35 MiB | 955.00 KiB/s, done. Resolving deltas: 100% (13463/13463), done.

Após o download dos fontes, entre na pasta openopose, crie a pasta "build" e prepare as diretivas de compilação com o comando cmake.

cd openpose/
$ mkdir build
$ cd build/
$ cmake ..

Se tudo estiver funcionando corretamente, principalmente a dependência do ambiente, teremos a seguinte saída:

-- The C compiler identification is GNU 4.8.5 -- The CXX compiler identification is GNU 4.8.5 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- GCC detected, adding compile flags -- Looking for pthread.h -- Looking for pthread.h - found -- Looking for pthread_create -- Looking for pthread_create - not found -- Looking for pthread_create in pthreads -- Looking for pthread_create in pthreads - not found -- Looking for pthread_create in pthread -- Looking for pthread_create in pthread - found -- Found Threads: TRUE -- Found CUDA: /usr/local/cuda-8.0 (found version "8.0") -- Building with CUDA. -- CUDA detected: 8.0 -- Found cuDNN: ver. 6.0.21 found (include: /usr/local/cuda-8.0/include, library: /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so) -- Automatic GPU detection failed. Building for all known architectures. -- Added CUDA NVCC flags for: sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50 sm_52 sm_60 sm_61 -- Found cuDNN: ver. 6.0.21 found (include: /usr/local/cuda-8.0/include, library: /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so) -- Found GFlags: /usr/include -- Found gflags (include: /usr/include, library: /usr/lib64/libgflags.so) -- Found Glog: /usr/include -- Found glog (include: /usr/include, library: /usr/lib64/libglog.so) -- Found OpenCV: / (found version "4.0.0") -- Caffe will be downloaded from source now. NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection. Submodule '3rdparty/caffe' (https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git) registered for path '../3rdparty/caffe' Cloning into '/dados/Fontes/OSS/openpose/3rdparty/caffe'... Submodule path '../3rdparty/caffe': checked out '9453eb00f6073ab9091f8a3a973538c7bdcb6785' Switched to branch 'master' Your branch is up-to-date with 'origin/master'. -- Caffe will be built from source now. -- Download the models. -- Downloading BODY_25 model... -- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection. -- Not downloading body (COCO) model -- Not downloading body (MPI) model -- Downloading face model... -- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection. -- Downloading hand model... -- NOTE: This process might take several minutes depending on your internet connection. -- Models Downloaded. -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /dados/Fontes/OSS/openpose/build

Após a configuração ambiental para compilação dos fontes, efetue o comando make:

make

Scanning dependencies of target openpose_caffe
[ 12%] Creating directories for 'openpose_caffe'
[ 25%] No download step for 'openpose_caffe'
[ 37%] No patch step for 'openpose_caffe'
[ 50%] No update step for 'openpose_caffe'
[ 62%] Performing configure step for 'openpose_caffe'
-- The C compiler identification is GNU 4.8.5
-- The CXX compiler identification is GNU 4.8.5
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - not found
-- Looking for pthread_create in pthreads
-- Looking for pthread_create in pthreads - not found
-- Looking for pthread_create in pthread
-- Looking for pthread_create in pthread - found
-- Found Threads: TRUE  
-- Boost version: 1.61.0
-- Found the following Boost libraries:
--   system
--   thread
--   filesystem
--   chrono
--   date_time
--   atomic
-- Found GFlags: /usr/include  
-- Found gflags  (include: /usr/include, library: /usr/lib64/libgflags.so)
-- Found Glog: /usr/include  
-- Found glog    (include: /usr/include, library: /usr/lib64/libglog.so)
-- Found Protobuf: /usr/lib64/libprotobuf.so  
-- Found PROTOBUF Compiler: /usr/bin/protoc
-- Found HDF5: /usr/lib64/libhdf5_hl.so;/usr/lib64/libhdf5.so;/usr/lib64/libpthread.so;/usr/lib64/libz.so;/usr/lib64/libdl.so;/usr/lib64/libm.so (found version "1.8.15") 
-- CUDA detected: 8.0
-- Found cuDNN: ver. 6.0.21 found (include: /usr/local/cuda-8.0/include, library: /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn.so)
-- Automatic GPU detection failed. Building for all known architectures.
-- Added CUDA NVCC flags for: sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50 sm_60 sm_61
-- Found Atlas: /usr/include  
-- Found Atlas (include: /usr/include library: /usr/lib64/atlas/libatlas.a lapack: /usr/lib64/liblapack.so
-- Python interface is disabled or not all required dependencies found. Building without it...
-- Found Git: /usr/bin/git (found version "2.13.7") 
-- 
-- ******************* Caffe Configuration Summary *******************
-- General:
--   Version           :   1.0.0
--   Git               :   1.0-112-g9453eb00
--   System            :   Linux
--   C++ compiler      :   /usr/bin/c++
--   Release CXX flags :   -O3 -DNDEBUG -fPIC -Wall -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Debug CXX flags   :   -g -fPIC -Wall -Wno-sign-compare -Wno-uninitialized
--   Build type        :   Release
-- 
--   BUILD_SHARED_LIBS :   ON
--   BUILD_python      :   OFF
--   BUILD_matlab      :   OFF
--   BUILD_docs        :   OFF
--   CPU_ONLY          :   OFF
--   USE_OPENCV        :   OFF
--   USE_LEVELDB       :   OFF
--   USE_LMDB          :   OFF
--   USE_NCCL          :   OFF
--   ALLOW_LMDB_NOLOCK :   OFF
-- 
-- Dependencies:
--   BLAS              :   Yes (Atlas)
--   Boost             :   Yes (ver. 1.61)
--   glog              :   Yes
--   gflags            :   Yes
--   protobuf          :   Yes (ver. 3.5.0)
--   CUDA              :   Yes (ver. 8.0)
-- 
-- NVIDIA CUDA:
--   Target GPU(s)     :   Auto
--   GPU arch(s)       :   sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50 sm_60 sm_61
--   cuDNN             :   Yes (ver. 6.0.21)
-- 
-- Install:
--   Install path      :   /dados/Fontes/OSS/openpose/build/caffe
--

Agora, após a compilação, basta executar o comando openpose.bin presente na pasta bin/examples/openpose:

optirun ./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir /home/cabelo/Imagens/openpose/ --write_images /home/cabelo/Imagens/openpose/save/
Starting OpenPose demo... Configuring OpenPose... Starting thread(s)... Auto-detecting all available GPUs... Detected 1 GPU(s), using 1 of them starting at GPU 0. OpenPose demo successfully finished. Total time: 18.717633 seconds.

Autor: Alessandro de Oliveira Faria (cabelo@opensuse.org)
Embaixador openSUSE Linux America Latina
Membro openSUSE          http://pt.opensuse.org/Utilizador:Cabelo 
Membro Mozillians        https://mozillians.org/pt-BR/u/cabelo/
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Membro Educatux          https://www.educatux.com.br/pessoas 
Membro Intel Innovator   https://tinyurl.com/intel-innovator 
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1. Introdução
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Comentários

[1] Comentário enviado por SamL em 11/11/2018 - 19:59h

Nossa, com essa tecnologia, eu imagino que dava até pra saber em quem está votando na urna eletrônica apenas filmando lateralmente a pessoa com um celular. Ou saber qual a senha digitada num caixa eletrônico apenas pegando de lado a posição da mão do indivíduo. Ou mesmo, usar na industria do cinema pra colocar os modelos 3D por cima da postura da pessoa, sem nem mesmo renderizar toda a cena antes, seria uma mão na roda pros diretores de filmes com CG.
____________________________________________
https://nerdki.blogspot.com/ acessa aí vai lá, é grátis!

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[2] Comentário enviado por FurretUber em 12/11/2018 - 10:47h

Muito interessante o programa, a quantidade de usos possíveis é realmente enorme.

Como as pessoas (eu) não têm noção do hardware que tem, testei o OpenPose no meu notebook com Intel HD Graphics 520.

Em primeiro lugar ele não compilava por não ter CUDA, procurei no CMakeLists.txt e achei uma opção chamada GPU_MODE, e era checado CUDA, OPENCL e CPU_ONLY. Então usei:

cmake -DGPU_MODE=OPENCL ..

E consegui compilar uma versão que funciona no meu computador. Instalei o beignet (OpenCL 2.0) e testei com as imagens do exemplo. No seu caso o tempo requerido foi 18.717633 segundos. Com os mesmos exemplos, aqui foi preciso 352.795914 segundos, quase 19 vezes o tempo que você precisou. O início do processo utiliza apenas um núcleo de CPU, e somente no fim, por alguns segundos, é que a GPU é utilizada, não sei se é limitação do hardware ou a implementação do OpenCL no programa ou em suas dependências.

Você tem como compartilhar os resultados que você obteve das demonstrações? Eu gostaria de comparar com os que eu obtive.

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