rk3588 yolov8 实时检测

为了在 RK3588 平台上实现 YOLOv8 的实时目标检测，需要从以下几个方面着手： ### 1. 硬件和软件环境准备 RK3588 是 Rockchip 推出的高性能 AI 推理芯片，支持多种深度学习框架。为确保 YOLOv8 的高效运行，需满足以下条件： - **操作系统**：通常使用 Linux（如 Ubuntu 20.04 或 22.04）作为开发环境。 - **驱动支持**：安装 Rockchip 提供的 NPU 驱动和 Mali GPU 驱动。 - **推理框架**：可选择 RKNN Toolkit 或 ONNX Runtime 等支持 RK3588 的推理工具链。 - **Python 环境**：建议使用 Python 3.8 以上版本，并安装必要的库（如 OpenCV、NumPy、PyTorch 等）。 ### 2. 获取和优化 YOLOv8 模型 YOLOv8 是 Ultralytics 提出的最新一代实时目标检测模型，具有更高的精度和速度[^1]。为在 RK3588 上部署，需完成以下步骤： - **获取 YOLOv8 模型**：从 Ultralytics 的官方 GitHub 仓库下载预训练模型（如 `yolov8n.pt`, `yolov8s.pt` 等）。 - **模型转换**： - 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，使用 `export.py` 脚本。 - 进一步将 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，以便在 RK3588 的 NPU 上运行。 ```python # 将 YOLOv8 模型导出为 ONNX 格式 from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 导出为 ONNX 格式 model.export(format='onnx') ``` ### 3. 模型量化与加速 为提升推理速度并降低功耗，应进行模型量化： - **FP32 到 INT8 量化**：使用 RKNN Toolkit 的量化工具将模型从浮点格式转换为定点格式。 - **性能调优**：通过 RKNN Toolkit 的性能分析工具评估模型在 NPU 上的推理速度和资源占用情况。 ### 4. 编写推理代码 部署 RKNN 模型到 RK3588 平台，需编写推理代码： - **加载 RKNN 模型**：使用 RKNN API 加载量化后的模型。 - **图像预处理**：将输入图像缩放至模型输入尺寸（如 640x640），并进行归一化处理。 - **推理与后处理**：运行推理并解析输出结果，绘制检测框。 ```python import cv2 import numpy as np from rknnlite.api import RKNNLite # 初始化 RKNN 推理引擎 rknn = RKNNLite() # 加载 RKNN 模型 rknn.load_rknn('yolov8n.rknn') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 图像预处理 img = cv2.resize(frame, (640, 640)) img = img[np.newaxis, ...] # 推理 outputs = rknn.inference(inputs=[img]) # 后处理 # 假设 outputs[0] 是检测结果 # 此处需根据 YOLOv8 的输出格式实现后处理逻辑 # 例如解析边界框、类别和置信度 # 显示结果 cv2.imshow('YOLOv8 Detection', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 5. 性能优化与测试 在 RK3588 上部署 YOLOv8 后，需进一步优化性能： - **多线程处理**：使用多线程分别处理图像采集、推理和显示，提高整体效率。 - **NPU 加速**：确保模型在 RK3588 的 NPU 上运行，以获得最佳推理速度。 - **实时性测试**：通过计算帧率（FPS）评估模型的实时性表现。 ###