嵌入式AI之RKNN YOLOv5初探

介绍

嵌入式AI技术在各类设备上实现了智能化应用，RKNPU（Rockchip Neural Processing Unit）是一个专门为嵌入式设备设计的处理单元，用于加速AI推理任务。YOLOv5是一种流行的实时目标检测算法，可以在高帧率的情况下快速识别图像中的对象，将其移植到嵌入式平台上可以实现低功耗、高性能的目标检测功能。

应用使用场景

1. 智能监控：利用嵌入式系统中的RKNN YOLOv5进行实时视频分析。
2. 无人驾驶：用于识别路标、车辆和行人等。
3. 家用机器人：实现家庭安全监控与自动化控制。
4. 工业自动化：用于产品计数、缺陷检测及其他自动化流程。

原理解释

RKNN（Rockchip’s Neural Network）模型是基于神经网络的深度学习框架，能够在RK系列芯片上运行进行AI推理。YOLOv5（You Only Look Once v5）则是一个先进的目标检测算法，能够在一次前向传递中完成对目标位置和类别的预测。将两者结合可在嵌入式设备上实现高效的目标检测。

算法原理流程图

算法原理解释

1. 输入图像：接收来自摄像头或其他来源的图像。
2. 数据预处理：调整图像尺寸和标准化以适应YOLOv5的输入要求。
3. YOLOv5网络推理：通过卷积神经网络提取图像特征并预测物体类别和位置。
4. 边界框解码：将网络输出转换为实际的坐标和标签。
5. 阈值判断：根据置信度阈值过滤掉低质量预测。
6. 结果输出：在图像上绘制识别出的物体边界框和标签。

实际详细应用代码示例实现

环境准备

需要安装相关依赖库：

pip install numpy opencv-python rknn-toolkit

转换模型

将YOLOv5模型转换为RKNN格式：

from rknn.api import RKNN

rknn = RKNN()

# 导入ONNX模型
rknn.load_onnx(model='yolov5.onnx')

# 编译RKNN模型
rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')

# 导出RKNN模型
rknn.export_rknn('./yolov5.rknn')

推理实现

实际运行YOLOv5模型进行推理：

import cv2
from rknn.api import RKNN

IMG_PATH = 'test.jpg'

# 加载RKNN模型
rknn = RKNN()
rknn.load_rknn('./yolov5.rknn')

# 初始化RKNN模型
rknn.init_runtime()

# 加载输入图像
img = cv2.imread(IMG_PATH)
img = cv2.resize(img, (640, 480))

# 执行推理
outputs = rknn.inference(inputs=[img])

# 处理输出（此处省略具体解析代码）
# ...

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)

rknn.release()

测试代码

为确保模型正确性，需要写测试脚本，通过多组数据验证模型效果。

def test_model():
    # 这里添加多组测试样例，验证模型准确性
    for img_path in ['test1.jpg', 'test2.jpg']:
        img = cv2.imread(img_path)
        outputs = rknn.inference(inputs=[img])
        # 此处处理outputs，进行验证...

部署场景

部署在RK3399、RK1808等嵌入式设备上，以便于在不同的应用场景中进行高效推理，例如边缘计算设备、监控摄像头等。

材料链接

• RKNN Toolkit GitHub
• YOLOv5 GitHub

总结

本文初步介绍了如何在嵌入式平台上使用RKNN Toolkit和YOLOv5实现目标检测。我们讨论了其应用场景和基本原理，并提供了从模型转换到推理实现的完整步骤。

未来展望

随着嵌入式AI技术的发展，未来可能会有更多优化的算法和硬件支持，进一步提升实时性能与精度。在具体应用方面，AI将融入更多日常设备，推动各行业的智能化进程。