隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，目標檢測已成為計算機視覺中的核心任務(wù)之一，廣泛應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控、工業(yè)自動化等領(lǐng)域。與此同時，隨著硬件性能的提升和邊緣計算需求的激增，開發(fā)者愈加傾向于選擇高性能、低功耗的硬件方案來執(zhí)行實時目標檢測任務(wù)。在此背景下，HZ-EVM-RK3576開發(fā)板作為一款強大且高效的嵌入式開發(fā)板，為目標檢測任務(wù)提供了理想的硬件支持。

在本期技術(shù)視頻分享中，我們將深入探索如何在 HZ-EVM-RK3576 開發(fā)板上高效運行 YOLOv5 本地單攝像頭或多攝像頭的目標檢測算法。以下是關(guān)于該平臺及其應(yīng)用的詳細介紹。

YOLOv5目標檢測應(yīng)用設(shè)計

YOLOv5是當前最先進、最為高效的目標檢測算法之一，其在速度和準確性上具有顯著優(yōu)勢，特別適用于實時視頻流的分析與處理。在HZ-EVM-RK3576開發(fā)板上，YOLOv5結(jié)合硬件加速和靈活配置，實現(xiàn)了高效的本地目標檢測。

硬件加速與零拷貝設(shè)計

YOLOv5 在 HZ-EVM-RK3576 上的實現(xiàn)充分利用硬件加速，所有視頻采集、圖像預(yù)處理、NPU推理和編碼任務(wù)均通過硬件加速完成。配合底層驅(qū)動的零拷貝技術(shù)，避免了不必要的數(shù)據(jù)傳輸開銷，極大提升了系統(tǒng)效率。

NPU推理優(yōu)化方案

YOLOv5使用yolov5s-640-640.rknn 模型，這是瑞芯微專為 RK3576 系列芯片優(yōu)化的目標檢測模型。通過NPU的加速，YOLOv5 能在保證較高準確度的同時，實現(xiàn)低延遲和高幀率，特別適用于實時視頻流的檢測。

靈活的配置支持

為了適應(yīng)不同的應(yīng)用場景，YOLOv5 在該平臺上允許用戶通過配置文件自由設(shè)置攝像頭的路數(shù)、分辨率、幀率等參數(shù)，并自動調(diào)整編解碼和推理參數(shù)，以確保最佳的檢測效果。

YOLOv5應(yīng)用部署與實現(xiàn)流程

YOLOv5 在 HZ-EVM-RK3576 上的應(yīng)用部署流程經(jīng)過精心設(shè)計，以確保簡便、高效。以下是部署的主要步驟：

配置文件解析

程序首先解析 JSON 配置文件，獲取攝像頭數(shù)量、視頻采集參數(shù)（如分辨率、幀率）及其他設(shè)置。

硬件平臺初始化

根據(jù)配置，程序初始化 rockit 框架 和 NPU，其中 rockit 是瑞芯微專為音視頻處理設(shè)計的硬件加速框架，支持多路視頻流的并行處理。

目標檢測推理與編碼

應(yīng)用根據(jù)攝像頭數(shù)量和視頻參數(shù)，啟動多路目標檢測推理任務(wù)，通過 NPU 提供加速支持，確保多路視頻流處理的高效性。

數(shù)據(jù)流處理與傳輸編碼

推理結(jié)果通過編碼模塊轉(zhuǎn)化為視頻流，并通過 UDP 或其他協(xié)議傳輸，最終輸出至顯示設(shè)備或云平臺，支持多種終端設(shè)備。

文件和依賴庫部署

為了確保應(yīng)用快速啟動，用戶需要在目標設(shè)備上創(chuàng)建 lib 和 bin 文件夾，將共享庫文件、應(yīng)用程序、配置文件和模型文件放置在相應(yīng)目錄中。