MasterArbeitCode

Installation Basisstation

• Flashen von Raspberry Pi OS Lite (64bit) auf die eine SD-Karte
• Headless Installation laut https://www.tomshardware.com/reviews/raspberry-pi-headless-setup-how-to,6028.html
• Verbinden mittels ssh ssh pi@raspberrypi mit dem passwort "raspberry"
• Update des OS sudo apt update && sudo apt dist-upgrade
• Installation zusätzlicher Packages sudo apt install git python3-pip ffmpeg libsm6 libxext6 -y
• Klonen des repos git clone <url>
• Installation wittypy wget http://www.uugear.com/repo/WittyPi3/install.sh && sudo sh install.sh anschließend aus- und einstecken.
• Installation der Pythondependencies cd MasterArbeitCode/Basestation/raspberry_pi && pip install -r requirements.txt
• Download tensorflow wheel file wget --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1YpxNubmEL_4EgTrVMu-kYyzAbtyLis29' -O- | sed -rn 's/.*confirm=([0-9A-Za-z_]+).*/\1\n/p')&id=1YpxNubmEL_4EgTrVMu-kYyzAbtyLis29" -O tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl && rm -rf /tmp/cookies.txt
• Installation tensorflow pip install tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
• Download des weights-Files wget https://github.com/Bleialf/MasterArbeitFiles/raw/main/yolov4-cars.tflite
• Starten der Basestation mittels python server.py <weightsfile> <wittipyfolder> mehr Informationen mittels python server.py -h
• Beispiel python server.py yolov4-cars.tflite ../../../wittypi/ --bootdelay 100 --initdelay 100 --sleepdelay 100

Installation Roverstation