在工業(yè)4.0與邊緣計(jì)算加速發(fā)展的背景下，嵌入式設(shè)備的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)能力已成為智能制造等領(lǐng)域的核心技術(shù)需求。然而，移動(dòng)端設(shè)備受限于算力與能耗，傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)框架難以兼顧效率與精度。為此，睿擎平臺(tái)在RT-Thread 系統(tǒng)上深度集成NCNN推理框架，通過其輕量化架構(gòu)與硬件級(jí)優(yōu)化能力，結(jié)合YOLO系列算法的高效單階段檢測(cè)特性，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。

一. NCNN 簡(jiǎn)介

NCNN是由騰訊公司開源的一個(gè)專為移動(dòng)端平臺(tái)設(shè)計(jì)的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算框架。該框架以其輕量級(jí)、高效率以及強(qiáng)大的跨平臺(tái)兼容性而著稱，能夠在資源受限的移動(dòng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的快速部署與高效推理。NCNN的核心優(yōu)勢(shì)在于其精簡(jiǎn)的庫體積、優(yōu)化的計(jì)算性能，特別適用于嵌入式設(shè)備等邊緣計(jì)算場(chǎng)景中的AI應(yīng)用開發(fā)。

二. YOLO 模型簡(jiǎn)介

YOLO（You Only Look Once）是一種革命性的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)，其核心思想是將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)重構(gòu)為單階段回歸問題。與傳統(tǒng)的兩階段檢測(cè)器（如Faster R-CNN）相比，YOLO通過單次前向傳播即可同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中所有目標(biāo)的邊界框坐標(biāo)、類別概率和置信度。當(dāng)前YOLO系列（v5/v7/v8/v10）持續(xù)優(yōu)化精度-速度平衡，結(jié)合NCNN等輕量級(jí)推理框架，已成為工業(yè)機(jī)器視覺領(lǐng)域?qū)崟r(shí)目標(biāo)檢測(cè)的部署標(biāo)準(zhǔn)。其單階段處理架構(gòu)從根本上解決了傳統(tǒng)方法在實(shí)時(shí)性上的瓶頸，為嵌入式設(shè)備賦予高響應(yīng)能力。

三. 睿擎派實(shí)戰(zhàn)部署

以下步驟完整展示了在睿擎派（基于瑞芯微 RK3506J 三核 Cortex A7 1.5G 主頻，256M Bytes DDR，256M Bytes Nandflsh）硬件平臺(tái)上部署和運(yùn)行 YOLOV3 模型的過程。

1. 創(chuàng)建示例工程

a.示例工程

在RuiChing Studio 中，按以下步驟創(chuàng)建 09_ai_mobilenetv2_yolov3

b. 核心示例代碼

工程生成的 yolov3.cpp 文件中，核心代碼部分如下:

c. 對(duì)核心代碼解析如下：

l cv::imread：加載需要檢測(cè)的圖像；

l detect_yolov3：運(yùn)用 YOLOv3 模型對(duì)輸入的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，把檢測(cè)到的目標(biāo)信息存于 objects 向量中；

l draw_objects ：在輸入圖像上繪制檢測(cè)到的目標(biāo)框和標(biāo)簽，然后把繪制后的圖像保存到指定路徑源。

2. 編譯示例工程

對(duì) 09_ai_yolo_detection 示例工程進(jìn)行編譯：

3. 運(yùn)行程序

a. 準(zhǔn)備模型和資源

在SD卡中存放mobilenetv2_yolov3.param和mobilenetv2_yolov3.bin，以及待檢測(cè)的圖片。

b. 運(yùn)行程序

運(yùn)行程序后，將測(cè)試圖像傳入系統(tǒng)，程序會(huì)調(diào)用 YOLO 模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，在輸出圖像上繪制檢測(cè)到目標(biāo)的邊界框和類別標(biāo)簽。

查看檢測(cè)結(jié)果

小結(jié)

睿擎工業(yè)開發(fā)平臺(tái)憑借其全棧自主可控的軟硬件協(xié)同架構(gòu)，在成功部署YOLO等視覺檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步支持多類型AI框架與模型的靈活接入，為工業(yè)場(chǎng)景提供了開放、高效的AI賦能平臺(tái)。

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