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“一芯四用”,米爾RK3576如何同時駕馭4路YOLOv8視頻流?

作者: 時間:2025-09-11 來源:EEPW 收藏

在科技飛速發(fā)展的當下,人工智能與邊緣計算的融合正以前所未有的速度重塑著我們的生活。芯片擁有4核Cortex-A72以及4核Cortex-A53提供基礎算力,6TOPS算力NPU來模型推導運算。使用YOLOv8模型時也是手到擒來,接下來隨著步伐看看它表現如何。

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圖 此次的板卡核心板開發(fā)板

YOLO簡介

YOLO(You Only Look Once)是當前業(yè)界領先的實時目標檢測算法系列,以其速度和精度的完美平衡而聞名。從它發(fā)布至今,經歷了好幾個版本變革,下圖是它發(fā)展歷史。

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圖1-1 YOLO版本發(fā)展史

YOLOv8在性能、易用性、架構現代性和生態(tài)之間取得了最佳的平衡,它是目前最全面,最省心選擇。

同樣YOLOv8也有很多尾綴,用一個表簡單列一下它們分別代表什么意思:

表1-1 按任務類型區(qū)分

后綴

全稱

任務

輸出

典型應用

-det

Detection

目標檢測

邊界框 (BBox)+類別和置信度

找出圖像中所有感興趣的物體并用框標出。如:行人檢測、車輛檢測、安全帽檢測。

-seg

Segmentation

實例分割

邊界框+類別+像素級掩膜 (Mask)

在目標檢測的基礎上,進一步勾勒出物體的精確輪廓。如:摳圖、自動駕駛中識別道路和車輛形狀。

-pose

Pose

關鍵點檢測

邊界框+人體關鍵點(17個點)

檢測人體的關鍵骨骼點。如:動作識別、健身姿態(tài)分析、人機交互。

-cls

Classification

圖像分類

整個圖像的類別標簽

判斷一張圖片屬于哪個類別。如:貓狗分類、圖像質量評估。

-obb

Oriented   Bounding Boxes

旋轉目標檢測

旋轉邊界框(BBox+角度θ)+類別和置信度

檢測帶有角度的物體,其邊界框不是水平的。

表1-2 按模型尺寸分

前綴

含義

特點

適用場景

n

Nano

極小的模型,速度最快,精度最低

移動端、嵌入式設備(如 Jetson Nano)、CPU實時推理

s

Small

小模型,速度和精度平衡

最常用的起點,適合大多數需要實時性的場景(如視頻流分析)

m

Medium

中等模型,精度和速度的最佳權衡

對精度有較高要求,且仍有不錯的速度

l

Large

大模型,精度高,速度較慢

服務器端應用,其中精度比速度更重要

x

X-Large

超大模型,精度最高,速度最慢

學術研究、刷榜、對精度有極致要求的離線分析

Demo模型選擇

基于MYD-LR3576來說,選擇s/n小模型相對合適,使用基礎功能和-seg,-obb,-pos來演示。

單獨測試視頻場景效果展示

1.YOLOv8s.int 目標檢測模型

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2.YOLOv8s-seg.int 實例分割模型

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“一芯四用”,如何同時駕馭4路YOLOv8視頻流?

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4.YOLOv8s-obb.float 旋轉目標檢測模型

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上面已經看到了單獨解析視頻時,每一種模型效果,接下來演示MYD-LR3576通過4路攝像頭同時推導效果。

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實現方式如下:

MYD-LR3576擁有3路MIPI-CSI接口,通過3個MY-CAM004M分別接入3路MIPI-CSI,采用2+1+1方式搭載4路AHD高清攝像頭,攝像頭采集的畫面輸出為H.264編碼的RTSP碼流,1920*1080分辨率,30幀。經過MYD-LR3576開發(fā)板處理后,單路視頻輸出1920*1080,25fps,4路視頻加起來在60~70幀,cpu占用率接近100%,NPU綜合利用率在50~60%。

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圖1-2 實物接線概要圖

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圖1-3 攝像頭數據處理流程圖

MYIR在程序中做了哪些優(yōu)化

AI推導一輪流程

●   獲取CSI一幀數據

●   裁剪數據到xxx*yyy較小圖片

●   調用RKNN api處理

●   獲取返回特征位置和相似度

●   對應放大到原始圖片

●   增加方框和相似度值到原圖

這樣做后果是CPU利用率不高,視頻采集幀數低,最后顯示效果會卡頓。

米爾采用線程池方案,將上述過程通過線程處理,充分利用4個A72和4個A53資源,同時采用RGA來做圖片裁剪和放大。將CPU,GPU,NPU,VPU4個模塊協(xié)同工作,資源最大限度開發(fā)使用。

總結:

RK3576 在 YOLOv8 模型表現上十分亮眼,它的應用場景涉及到很多領域。例如智能安防,在公共場所,如機場、火車站、商場等,部署的安防監(jiān)控系統(tǒng),快速準確地識別出人群中的異常行為,如打架斗毆、奔跑逃竄等,并及時發(fā)出警報,同時,通過人臉識別技術,系統(tǒng)可以對進入場所的人員進行身份識別,與數據庫中的信息進行比對,實現對重點人員的監(jiān)控和追蹤。又或者搭載智能機器人賦予迅速反饋。

更多MYD-LR3576創(chuàng)新應用,敬請期待。


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