YOLOv9簡介

隨著計算機視覺技術的不斷進步，目標檢測已經成為許多應用的核心組件，如自動駕駛、視頻監控、智能安防等。YOLOv9（You Only Look Once version 9）是YOLO系列中的最新版本，它提供了更高的檢測精度和更快的推理速度。結合OpenVINO工具套件，我們可以充分發揮YOLOv9的性能，高效實現實時目標檢測。

控道AI盒子簡介

控道AI盒子TA11CX自帶 3-7 TOPS算力，支持OpenVINO工具套件，并且提供了i3、i5、i7三種不同規格的CPU配置，滿足客戶不同算力需求。

TA11CX的主要優點在于:

豐富的接口滿足常見AI應用與外設連接的需求;

科學散熱結構、優選元器件和工業規范級制程保障了AI應用7x24小時長期穩定的運行;

模塊化設計方便隨時響應AI應用升級需求

上述三大優點，使得TA11CX被廣泛應用在交通、水利、智慧園區、智慧連鎖等應用場景，為社會經濟的數字化、智能化轉型提供了堅實的技術支撐。

五步基于YOLOv9實現實時目標檢測

01

第一步：搭建開發環境

安裝Python和Git

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-venv build-essential python3-dev git-all libgl1-mesa-dev

安裝GPU驅動

sudo apt-get install intel-opencl-icd

02

第二步：創建并激活虛擬環境

運行命令，創建名叫“openvino_env”的虛擬環境

Python3 -m venv openvino_env

激活“openvino_env”虛擬環境

source openvino_env/bin/activate

03

第三步：克隆存儲庫

使用命令克隆openvino_notebook代碼倉到本地

git clone——depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cd openvino_notebooks

04

第四步：安裝依賴軟件包

使用命令安裝OpenVINO和依賴項：

Python -m PIP install——upgrade PIP
pip install wheel setuptools
PIP install -r requirements.txt

05

第五步：啟動Jupyter Lab并運行yolov9-optimization.ipynb

進入openvino_notebooks文件夾執行jupyter lab notebooks命令，啟動JupyterLab：

jupyter lab notebooks

然后選中yolov9-optimization.ipynb程序，接上USB攝像頭運行

運行效果如視頻所示：

結論

YOLOv9的高精度和高速度，結合OpenVINO工具套件對英特爾硬件的優化，使得目標檢測任務在從社區物體識別到智能安防監控分析的各種應用場景中都能獲得出色的性能表現！隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，基于YOLOv9+OpenVINO工具套件的實時目標檢測技術將在未來發揮更加重要的作用。

控道簡介：

控道智能在英特爾第一代AI產品以來的數年間，憑借深厚的技術底蘊、敏銳的市場洞察力以及執著的產品創新精神，推出了數十款各具特色、性能卓越的邊緣計算產品，構建起一個覆蓋廣泛、功能完備的產品矩陣，覆蓋多個行業領域，為各行各業的數字化轉型與智能化升級提供了堅實的技術支撐與解決方案。隨著英特爾產品發展變化，控道智能還會帶來的更多大算力產品迭代、新產品繼續持續創新與技術前瞻、無縫升級路徑、快速響應市場變化、用戶導向的迭代策略以及完善的售后服務與技術支持。

審核編輯：劉清